高等学校科技创新工程重大项目(706037)
- 作品数：6 被引量：29H指数：3
- 相关作者：汪小钦徐涵秋吴学文栾海军周小成更多>>
- 相关机构：福州大学教育部中国科学院更多>>
- 发文基金：高等学校科技创新工程重大项目福建省教育厅资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于CBERS-02B卫星IHR影像及多源数据的1：1万地形图局部更新应用研究被引量：2
- 2008年
- 利用CBERS-02B的2.5 m高分辨率影像IHR数据,通过正射纠正,与多源数据进行融合比较,分析其在地形图上局部更新的可能。研究表明,利用正射校正后的IHR数据,结合土地利用更新调查等多源数据,可以进行1∶1万地形图局部更新,从而加快地形图的更新周期,提高地形图的现势性。
- 朱勤东陈明文吴春妹
- 关键词：CBERS-02B多源数据
- 一种基于水平集方法提取高分辨率遥感影像中主要道路信息的算法被引量：9
- 2010年
- 以IKONOS多光谱影像为例,提出了一种从高分辨率遥感影像提取城市主要道路的方法。首先,利用矢量图像梯度算法获取道路的边缘。然后,通过分析各类地物在IKONOS多光谱波段中的光谱特征,发现绿光与近红外波段的差值影像,不仅能较为有效地区分道路与植被、水体和裸土的信息,而且能减小道路建筑材质不同引起的道路光谱信息的异质性。再利用旋转不变Gabor小波方法获取影像的纹理特征,进一步区分道路与建筑物。在水平集理论框架下,用速度函数将道路的梯度、光谱、纹理特征结合起来,用快速行进算法提取道路。最后,用数学形态学方法进行提取结果的优化。为验证上述方法的实用性,将该方法应用于两个云覆盖情况不同的实验区,结果表明用该方法能有效地从IKONOS影像中提取主要道路信息,且在薄云覆盖区域依然有效。
- 吴学文徐涵秋
- 关键词：遥感水平集方法IKONOS影像
- 多分辨率分解的遥感影像融合方法对比分析被引量：10
- 2010年
- 有效地将高空间分辨率全色影像和低空间分辨率的多光谱影像融合起来,对影像上地物的识别具有重要的意义。随着多分辨率分析思想在图像处理中的应用,出现了许多新的多分辨率分解的遥感影像融合方法。典型的方法有:Mallat小波变换(DWT)、àtrous小波变换(SWT)、无下采样轮廓变换(NSCT),以及这些方法分别与IHS和PCA变换相结合的融合方法。在IKONOS上选取了两个具有不同地物覆盖类型的实验区进行融合实验,从光谱保真度和高频信息融入度两方面,对这些方法进行了定量评价和分析。研究表明,多分辨率分解的影像融合方法均具有较好的高频信息融入度,其中,DWT、SWT、NSCT融合方法在高频信息融入度方面最优;DWT、SWT、NSCT与IHS、PCA相结合的融合方法在光谱保真度方面,不仅优于它们自身,也明显优于传统的IHS、PCA方法,其中,NSCT和PCA变换相结合的融合方法,在光谱保真度方面最强。
- 吴学文徐涵秋
- 关键词：多分辨率分解影像融合小波变换
- 基于特征基元的高分辨率遥感影像道路网自动提取技术被引量：3
- 2009年
- 高分辨率遥感道路网络的自动提取在城市信息更新等方面具有非常重要的意义。在综述国内外道路信息提取进展的基础上,本文提出一套基于特征基元的道路网提取方法体系。即采取自下而上的研究路线("影像像元—特征基元—道路单元—道路网络"):首先通过影像大尺度的区域划分获取道路区域,在此基础上进行小尺度分割,提取出特征基元;然后根据基元的形态、走向、亮度、纹理等特征对基元进行模式分类,识别出道路单元;最后根据道路网语义规则将道路单元进行形态学处理及拓扑连接,形成道路网络。
- 周小成沈占锋汪小钦吴波
- 关键词：特征基元高分辨率遥感道路网影像分割
- 多源遥感影像分形特征分析被引量：4
- 2010年
- 分形理论在遥感影像地物空间结构及其变化规律研究方面具有很大优势。本文使用三折线拟合法确定"无标度区间",改进传统的分线分维数计算方法,使分线法的计算结果具有实际意义并且更为准确。利用改进后的分线法对多源遥感影像进行分形特征研究,发现城区、田地、山体植被、水体等典型地物的分维特征在不同空间尺度遥感影像上比较相似,在同一尺度遥感影像上又具有比较明显的方向性特点。这些特征为更有效地进行遥感影像地物识别提供了重要参考。
- 栾海军汪小钦
- 关键词：分形分线法多源遥感影像
- 高空间分辨率遥感影像小波域分形纹理特征提取被引量：1
- 2014年
- 融合小波多尺度分析方法及分形纹理提取方法在遥感影像信息提取方面的优势,提出高分辨率遥感影像小波域分形纹理特征计算方法,以获取地物多尺度分形纹理属性,为遥感影像地类识别提供更好的标识.首先对遥感影像进行小波多尺度分解,进而基于DBC、多重分形纹理计算方法在各个分解层上提取地物纹理特征,通过比较分析,从中选取更为有效的小波域分形纹理特征.基于该方法,利用福州市高空间分辨率QuickBird遥感影像进行试验,并对QuickBird影像进行三级小波分解及纹理提取,结果表明:小波第一、第二分解层粗影像(CA1、CA2)及三方向平均细节影像(L1、L2)的DBC空隙特征及多重分形分维数结果作为最终甄选的小波域分形纹理特征更为合适.
- 栾海军汪小钦杨娜娜朱晓玲张爱国黄灵操
- 关键词：高空间分辨率遥感影像小波变换
