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    一種低空遙感影像中特種車輛提取方法技術

    技術編號:15705093 閱讀:117 留言:0更新日期:2017-06-26 11:30
    一種低空遙感影像中特種車輛提取方法,包括以下步驟:(1)根據特種車輛和普通車輛的時相特征不同,將電磁波普和空間特征分布作為二者的區分特征;(2)確定車輛所在的區域;(3)車輛提取:根據車輛可能出現的區域,根據車輛的電磁波譜特征、空間分布特征和時相性特征,運用ENVI的FX模塊進行車輛提取;(4)車輛提取完畢以后,以波普反射率上的區別作為依據判別進行特種車輛的再提取。

    Method for extracting special vehicle in low altitude remote sensing image

    A method for extracting special vehicle low altitude remote sensing image, which comprises the following steps: (1) according to the special vehicle and the ordinary vehicle phase characteristics are different, the electromagnetic spectrum and spatial feature distribution as the distinguishing features of the two; (2) to determine the area of the vehicle; (3) vehicle extraction: according to the vehicle possible area, according to the characteristics of the electromagnetic spectrum, vehicle space distribution and phase, using the FX ENVI module for vehicle extraction; (4) after the vehicle extraction is completed, in order to distinguish pop reflectivity as the basis of a discriminant extraction vehicle.

    【技術實現步驟摘要】
    一種低空遙感影像中特種車輛提取方法
    本專利技術涉及遙感影像處理
    ,具體涉及一種低空遙感影像中特種車輛提取方法。
    技術介紹
    在高分辨率的航空遙感影像應用中,對特種車輛實體的提取顯得尤為重要,而傳統的遙感影像提取方法對于小范圍實體的提取方法研究較少,對于遙感影像的分辨率要求較高,提取的精度也有待提高。
    技術實現思路
    本專利技術的目的在于提供是一種一種低空遙感影像中特種車輛提取方法,對現有提取的方法改進,為航空遙感影像中應用提供更為準確的解決方案。本專利技術的技術方案如下:一種低空遙感影像中特種車輛提取方法,其特征在于:(1)根據特種車輛和普通車輛的時相特征不同,將電磁波普和空間特征分布作為二者的區分特征;(2)確定車輛所在的區域:選擇合適的閾值范圍,首先將大幅影像中的自然景觀分離出來;應用小尺度分割將其中特征明顯的建筑用地提取出來;其次根據道路具有延續性、連續性、形態相似的特征,結合光譜反射率進行人文景觀的區分;(3)車輛提取:根據車輛可能出現的區域,根據車輛的電磁波譜特征、空間分布特征和時相性特征,運用ENVI的FX模塊進行車輛提取;(4)基于分類結果的特種車輛再提取:車輛提取完畢以后,以波普反射率上的區別作為依據判別進行特種車輛的再提取。本專利技術解決了在航空影像中判別特種車輛的辦法。提出了從普通車輛中提取特種車輛的具體策略。由于特種車輛的多樣性,判別的精度存在一定誤差。提取的流程還是需要少量的人工干預,不能實現全自動提取。但本專利技術為航空影像的具體應用提供了可行性方法,在時效性和清晰度允許的情況下,為航空影像作為先進的偵察手段提供了參考性意見。具體實施方式(1)確定特種車輛與普通車輛的區別與聯系:特種車輛與普通車輛提取相似,但又有其特殊點,判別方法在傳統提取方法上有了更進步的發展。相同點是目標形態相似,不同點是顏色,跟普通車輛相比,通過顏色來判別的準確性較低,除此以外特種車輛除了在道路上行進以外,還可以直接在草地、未利用地等類型的地表運動,所以在道路上的提取與車輛相似,但地表上的目標需要另外進行處理。提取流程大致是首先通過傳統方法對航空影像進行分類提取,然后對特種車輛可能出現的區域進行重點提取,結合特定的顏色和紋理,分步進行再次提取,最后達到較好的提取效果,達到分離出航空遙感影像中武器裝備的目的。近些年來,針對遙感影像車輛提取的研究有很多,但是由于對于特種車輛的提取對于影像的時效性和質量有較高的要求,所以相關的研究較少。對于車輛的提取大多建立在提取道路信息的基礎上進行,針對道路光譜顏色和車輛的不同,通過車輛的電子波譜特征、空間分布特征和時相特征,對遙感影像上的車輛進行提取。地面上的特種車輛等與普通車輛的區別在于以下三方面。第一,在電磁波譜特征方面,由于普通車輛和特種車輛材質同屬金屬類,車輛外殼絕大部分是金屬材料,鋼板、碳纖維、鋁、強化塑料等,特種車輛多為復合型鋼板,所以對電磁波普的反射能力是相似的。但是由于普通車輛的顏色多種多樣,所以在顏色方面的不同是造成電磁波譜特征不同最大的原因,只能參照相近顏色的深色車輛反射率。第二,空間分布特征方面,普通車輛多在道路上行駛或者在停車場停靠。在道路上行駛的車輛,車頭方向大都與道路方向平行,在停車場停放的車輛也多為有規則有方向性的停靠,而特種車輛除了在道路上行駛,在停車場停放以外,還有較大可能在草地,未利用地等類型的土地上行駛,除了林地、水域、建筑物等之外的類型的土地都有可能出現特種車輛。在幾何形狀上,都是由車頭車尾車身三個矩形組成,兩邊略低中間高,特種車輛有可能是統一高度或者也是三段式,車頭車身車尾組成,在分辨率0.5米的影像上有可能看得到。第三,在時相特征方面,不同的時間獲得的影像上會有車頂、車窗反光的現象發生,產生曝光過度的圖斑。同時影像一般選取太陽光照射強的時候進行拍攝,同普通車輛一樣,特種車輛也有較重的陰影,并且多以四邊形為主的陰影特點,增強特征提取點。綜上所述,普通車輛與特種車輛的區別主要在于時相特征方面,所以電磁波普方面和空間特征分布的方面,可以部分參考提取普通車輛的方法。(2)面向對象的多尺度基礎用地類型分割:面向對象的遙感影像分割是指針對不同的尺度下對地物目標與空間格局進行分割。針對高分辨率航空影像中含有豐富的地物信息的特點,進行分層分步的分割更有利于實驗結果。不同尺度下,選擇不同的算法進行分割。本專利技術在大尺度上選用基于規則的面向對象分割方法,選擇合適的閾值范圍將自然景觀首先從大幅影像中分離出來,由于試驗區域地形單一和自然景觀、人文景觀有明顯分界的特點,選擇簡單的閾值范圍和合并尺度,能夠達到最高效、最使捷的目的。自然景觀只有草原和水域,從而兩類用地確定出來。將人文景觀界限確定好之后,應用小尺度分割將其中特征明顯的建筑用地首先提取出來,根據其特殊的光譜反射率,幾何及結構特征,進行提取。其次進行道路提取,根據道路具有延續性、連續性、形態相似等特征,結合光譜反射率進行基于邊緣的特征提取。將建筑用地和道路提取完畢以后,人文景觀中剩下的就是綠地。(3)車輛提取:基礎分類完成以后,進行分析,總結出車輛只可能出現在自然景觀中的草地和人文景觀中的道路以及綠地中。在自然景觀的草地和人文景觀的道路出現的時候,車輛主要是以行駛狀態出現,其空間分布主要是以組隊或者零散個體出現,而在人文景觀的綠地上出現的時候,則多半是停靠狀態,空間分布多為并排停靠或者多數成組出現。根據車輛可能出現的區域根據車輛的電磁波譜特征、空間分布特征和時相性特征進行提取。針對不同的用地類型中的表現形式,選取不同的方法進行提取。本專利技術運用ENVI的FX模塊進行提取。(4)基于分類結果的特種車輛再提取:車輛提取完畢以后,進行特種車輛的提取,在專利技術以在波普反射率上的區別可以作為依據判別。特種車輛一般不單獨行動,至少是三輛以上的成組活動,所以無論是在在行駛狀態下或者停靠狀態下都是成組出現。在草原上,由于特種車輛體積和重量都較大,在行駛過程中,車輛尾隨的揚塵較高,在影像上可以清晰的顯現出來,所以在對行駛車輛提取的時候,此項作為重要特征區別普通車輛與特種車輛。將提取的特種車輛分類,可判別出行駛和停靠兩種狀態,在自然景觀出現和人文景觀中道路上出現的特種車輛都是有任務的車輛,在人文景觀處停靠的武裝車輛多為無任務狀態車輛。本文檔來自技高網...

    【技術保護點】
    一種低空遙感影像中特種車輛提取方法,其特征在于;(1)根據特種車輛和普通車輛的時相特征不同,將電磁波普和空間特征分布作為二者的區分特征;(2)確定車輛所在的區域:選擇合適的閾值范圍,首先將大幅影像中的自然景觀分離出來;應用小尺度分割將其中特征明顯的建筑用地提取出來;其次根據道路具有延續性、連續性、形態相似的特征,結合光譜反射率進行人文景觀的區分;(3)車輛提取:根據車輛可能出現的區域,根據車輛的電磁波譜特征、空間分布特征和時相性特征,運用ENVI的FX模塊進行車輛提取;(4)基于分類結果的特種車輛再提取:車輛提取完畢以后,以波普反射率上的區別作為依據判別進行特種車輛的再提取。

    【技術特征摘要】
    1.一種低空遙感影像中特種車輛提取方法,其特征在于;(1)根據特種車輛和普通車輛的時相特征不同,將電磁波普和空間特征分布作為二者的區分特征;(2)確定車輛所在的區域:選擇合適的閾值范圍,首先將大幅影像中的自然景觀分離出來;應用小尺度分割將其中特征明顯的建筑用地提取出來;其次根據道路具有延續性...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:邢哲
    申請(專利權)人:北京航天長峰科技工業集團有限公司
    類型:發明
    國別省市:北京,11

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