城市空间发展易受地形所限,削山造地能克服土地资源稀缺,成为解决城市空间拓展最为直接的途径。该方法利用遥感技术快速准确获取削山造地范围信息,对区域生态环境科学评估和新城发展规划具有十分重要的意义。本文基于GEE遥感云计算平台...城市空间发展易受地形所限,削山造地能克服土地资源稀缺,成为解决城市空间拓展最为直接的途径。该方法利用遥感技术快速准确获取削山造地范围信息,对区域生态环境科学评估和新城发展规划具有十分重要的意义。本文基于GEE遥感云计算平台,利用Sentinel-1合成孔径雷达(synthetic aperture Rader,SAR)数据,采用组合升、降轨影像,在噪声滤除和多时相影像合成的基础上,计算削山造地前后后向散射强度的差值,并采用百分位阈值法结合样本数据确定阈值,提取研究区2017—2022年削山造地开挖区时空分布;然后联合SAR和光学数据的光谱特征、纹理特征和地形特征,在特征优化的基础上结合随机森林算法获取了2017—2022年逐年削山造地范围时空分布。研究结果表明:①提取的开挖区范围总体分类精度和Kappa系数分别达85%和0.83。②研究期间,发现2019年前开挖区主要集中在九州开发区、碧桂园和保利领秀山,2020年以后新增加了刘家沟、水源站等开挖区,开挖范围和强度逐渐增大。③2018年前造地规模较小,面积为2.655 km 2;2019年以后造地规模逐年增大,特别是2021年,其造地面积达12.607 km 2,占监测期间总造地面积的34.56%,2022年在原造地基础上开挖,因坡度和开挖量逐渐增大,造地面积仅2.686 km 2。本文构建的削山造地开挖区监测和造地范围提取方法可有效获取削山和造地范围快速监测与提取。展开更多
准确的水体提取对水资源保护、城市规划等方面具有重要的意义。然而,在遥感影像中,由于地物众多、环境复杂且不同水体可能具有不同形态、尺度及光谱特征,水体难免会与其他地物产生类内异质性及类间相似性。现有方法未充分探索边界线索...准确的水体提取对水资源保护、城市规划等方面具有重要的意义。然而,在遥感影像中,由于地物众多、环境复杂且不同水体可能具有不同形态、尺度及光谱特征,水体难免会与其他地物产生类内异质性及类间相似性。现有方法未充分探索边界线索以及未充分利用不同层之间的语义相关性及多尺度表达,导致从遥感影像中准确提取水体仍然是一项挑战性任务。针对这些问题,本文提出了一种边界引导与跨尺度信息交互网络(boundary guidance and cross-scale information interaction network,BGCIINet)用于遥感影像水体提取。首先,本文首次结合Sobel算子提出了一个边界引导(boundary guidance,BG)模块,该模块可以有效捕获低层次特征中的边界线索并高效嵌入解码器为其提供丰富的边界知识;其次,为了加强网络多尺度表达能力,促进层与层之间的信息交流,提出了一个跨尺度信息交互(cross-scale information interaction,CII)模块。在2个数据集上进行了广泛实验,结果表明:本文方法优于其他4种先进方法,在面对挑战性的场景时具有更丰富的边界细节及完整度,能够更好地应用于遥感影像水体提取并为后续研究提供方法借鉴。展开更多
我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现...我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现在准确估计端元丰度的同时获得对规则化的高光谱空谱特征的有效表达,结合支持向量机分类器实现在小样本条件下的高光谱分类。实验中,采用包括监督分类方法在内的多种传统高光谱图谱特征提取及分类方法进行对比验证,并对比了不同模型在不同采样率下的分类性能表现。实验结果表明,所提出的高光谱分类方法具有明显的精度优势,其中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)达到0.829,相对于传统分类方法精度有明显提升;在1/200采样率下mIoU值依然能接近0.8,优于同类方法,证实了该文方法在小样本条件下依然具有较好的鲁棒性,为解决小样本下高光谱分类问题提供了技术参考。展开更多
文摘城市空间发展易受地形所限,削山造地能克服土地资源稀缺,成为解决城市空间拓展最为直接的途径。该方法利用遥感技术快速准确获取削山造地范围信息,对区域生态环境科学评估和新城发展规划具有十分重要的意义。本文基于GEE遥感云计算平台,利用Sentinel-1合成孔径雷达(synthetic aperture Rader,SAR)数据,采用组合升、降轨影像,在噪声滤除和多时相影像合成的基础上,计算削山造地前后后向散射强度的差值,并采用百分位阈值法结合样本数据确定阈值,提取研究区2017—2022年削山造地开挖区时空分布;然后联合SAR和光学数据的光谱特征、纹理特征和地形特征,在特征优化的基础上结合随机森林算法获取了2017—2022年逐年削山造地范围时空分布。研究结果表明:①提取的开挖区范围总体分类精度和Kappa系数分别达85%和0.83。②研究期间,发现2019年前开挖区主要集中在九州开发区、碧桂园和保利领秀山,2020年以后新增加了刘家沟、水源站等开挖区,开挖范围和强度逐渐增大。③2018年前造地规模较小,面积为2.655 km 2;2019年以后造地规模逐年增大,特别是2021年,其造地面积达12.607 km 2,占监测期间总造地面积的34.56%,2022年在原造地基础上开挖,因坡度和开挖量逐渐增大,造地面积仅2.686 km 2。本文构建的削山造地开挖区监测和造地范围提取方法可有效获取削山和造地范围快速监测与提取。
文摘准确的水体提取对水资源保护、城市规划等方面具有重要的意义。然而,在遥感影像中,由于地物众多、环境复杂且不同水体可能具有不同形态、尺度及光谱特征,水体难免会与其他地物产生类内异质性及类间相似性。现有方法未充分探索边界线索以及未充分利用不同层之间的语义相关性及多尺度表达,导致从遥感影像中准确提取水体仍然是一项挑战性任务。针对这些问题,本文提出了一种边界引导与跨尺度信息交互网络(boundary guidance and cross-scale information interaction network,BGCIINet)用于遥感影像水体提取。首先,本文首次结合Sobel算子提出了一个边界引导(boundary guidance,BG)模块,该模块可以有效捕获低层次特征中的边界线索并高效嵌入解码器为其提供丰富的边界知识;其次,为了加强网络多尺度表达能力,促进层与层之间的信息交流,提出了一个跨尺度信息交互(cross-scale information interaction,CII)模块。在2个数据集上进行了广泛实验,结果表明:本文方法优于其他4种先进方法,在面对挑战性的场景时具有更丰富的边界细节及完整度,能够更好地应用于遥感影像水体提取并为后续研究提供方法借鉴。
文摘我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现在准确估计端元丰度的同时获得对规则化的高光谱空谱特征的有效表达,结合支持向量机分类器实现在小样本条件下的高光谱分类。实验中,采用包括监督分类方法在内的多种传统高光谱图谱特征提取及分类方法进行对比验证,并对比了不同模型在不同采样率下的分类性能表现。实验结果表明,所提出的高光谱分类方法具有明显的精度优势,其中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)达到0.829,相对于传统分类方法精度有明显提升;在1/200采样率下mIoU值依然能接近0.8,优于同类方法,证实了该文方法在小样本条件下依然具有较好的鲁棒性,为解决小样本下高光谱分类问题提供了技术参考。
