文档介绍：高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究
明冬萍, 骆剑承, 沈占锋, 汪闽, 盛昊
摘要:由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像) 信息提取技术的主要难点和不足, 从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义, 提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析, 指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。
高分辨率遥感影像信息提取
一般来说, 遥感影像信息提取包括分类和识别。遥感影像目标识别一般针对人工地物而进行, 不仅依据其光谱特征、还很大程度上依据目标形状、空间语义关系等, 其落脚点往往是小尺度的目标类别归属, 一般其数据源为高空间分辨率的航空影像和卫星影像, 因为, 影像空间分辨率的提高更能反映人工行为的影响和干预。人工地物是空间地理信息库中重要元素, 人工地物主要包括建筑物、桥梁、道路和大型工程构筑物(如机场) , 而在城市区域高分辨率遥感影像中, 80 %的目标是建筑物和道路[ 1 ] ,因而关于建筑物和道路提取的研究相对较多, 它们也分别是面状和线状目标提取的典型代表。然而目前上述相关研究的数据源还大多为TM 影像(具体体现为居民地提取和城市区域提取) 、SAR 影像以及航空影像和摄影测量像片等,
对高分辨率卫星遥感影像信息提取的研究和文献也不多见,国内出现的第一部高分辨率遥感影像处理的著作中关于信息提取的阐述也只是对以往航空影像信息提取的总结和概括。下面对以往研究中高分辨率影像(主要为航空影像) 信息提取的研究做简单总结。
建筑物自动提取的信息一般包括建筑物位置、二维结
构以及包括建筑物高度的三维信息等。国际上发展了一些
自动半自动的提取方法, 一些航空影像理解系统中也提供了建筑物提取功能, 比如Nagao 等人研制的二维航空像片理解系统, 还有国内适普公司的VirtuoZo 系统等。总结起来, 这些方法的主要技术思路有三种: ①以区域分割为基础的区域分析。②基于角点检测和匹配的方法。③由于航空摄影测量像片具有优越的提供立体相对的能力, 极大促进了基于多片多视角分析技术的建筑物高度提取以及三维重建, 如著名的3DMOSAIC 系统[ 6 ] ; 此外有研究中利用DSM(激光扫描数据或数字摄影测量产品)或现有GIS 数据等来再辅助获得建筑物高度信息[ 7 ] 。需要指出的是, 在以上三种技术思路的大多数研究中, 影像上建筑物阴影对于结果的提取也起到了重要的作用(尤其在20世纪80 年代的研究中) , 包括两方面: 作为提取结果是否
是建筑物的判别依据, 和作为辅助信息提取建筑物高度以协助完成建筑物三维重建。总体来说, 由于遥感影像的复杂性, 目前对建筑物的提取的模型还有待于进一步完善、对知识和线索的利用和集成的程度也有待于提高。
针对道路提取, 已有研究针对不同影像类型(航空/ 遥感影像) , 不同的比例尺、不同区域的影像(城区/ 乡村/ 郊区) 和不同道路类型(乡村路/ 街道/ 等级公路/ 高速公路) 发展了不同提取方法。但有学者将这些方法总结为四个主要的步骤[ 6 ] : ①道路特征的增强, 如滤波和小波变换等。②道路“种子点”确定, 确定可能的道路点。人