水体信息提取

摘要： 遥感影像的水库水体信息提取对水库面积变化监测有很大的帮助,因此,提出一种基于遗传算法和改进Otsu算法的水体提取方法。对处理后的遥感影像使用NDWI(normalized difference water index)水体指数法进行初始的水体提取,由于传统的Otsu算法对直方图呈现双峰分布的图像提取效果不佳,利用遗传算法对最大类间方差公式进行双阈值计算,引入滑动窗口对图像进行阈值判断;使用自适应阈值算法进行局部阈值分割。通过对石梁河水库和小塔山水库的实验,表明该方法能够准确提取出水库的水体信息,误提取和漏提取现象得到了很大的改善。

摘要： 对徐涵秋提出的改进归一化差异水体指数(MNDWI)进一步研究,提出改进富营养化水体指数(MEWI),并应用该指数在不同水体影像进行实验验证,实验结果表明MEWI指数不仅对超绿的含藻富营养化水体边界提取效果极佳,其总体提取精度达89.5%,优于NDWI(85.5%)、ESWI(87.5%)、NEWI(87%)水体指数的总体精度,且MEWI指数对于水体与非水体阴影区分度达0.38,优于NDWI(0.14)、ESWI(0.16)、NEWI(0.10)水体指数的区分度。NDWI、ESWI、NEWI等水体指数因无法剔除含藻富营养化水体的干扰,混有建筑等信息使得其提取精度降低,实验发现MEWI指数对比其他指数受泥沙因素影响较小,对于汛期水体监测很有帮助。目前对于这类超绿富营养化水体信息提取研究大多只是针对提取水体本身,而忽略了剔除其对整体水域提取的影响,MEWI指数的提出能有效解决这一问题。

摘要： 水体信息提取是水资源管理与保护的重要前提。遥感技术是水体提取的一个重要手段,现有的水体提取方法大多应用于中低分辨率遥感影像,而对高分辨率遥感影像,尤其是GF-7卫星影像的水体提取研究较少。笔者针对GF-7数据空间分辨率高和像素级数庞大等特点,提出了一个基于语义分割网络的水体信息自动提取方法。在该研究中,基于GF-7的立体像对数据进行数字地表模型(DSM)的提取,并通过波段组合的形式进行学习训练,有效缓解了复杂地形或背景下的水体错分和漏分现象。网络使用空洞卷积和空间金字塔池化结构有效提高了模型大尺度空间特征提取和多空间尺度下的语义信息学习能力。以湖北省泉河流域为研究区,进行了水体提取实验及不同方法的对比实验。由于影像非水体信息较多,引入平均交并比MIOU作为评价指标。实验结果表明,该方法可有效实现GF-7影像水体信息的高精度提取,与传统水体指数法、支持向量机及U-Net方法相比,提取精度显著提高,水体提取精度可达到95.3%,MIOU高达0.932。

摘要： 快速准确地从遥感影像提取冰川堰塞湖水体信息,是研究冰坝遥感监测与应急监测的核心热点问题.以GF-1卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(NDWI)、改进阴影水体指数(ENDWI)和面向对象(SVM)对克亚吉尔冰川堰塞湖水体进行定量提取.比较分析3种水体判识方法,3种方法均可以提取完整的水体边界,并且抑制了90％以上的非水体信息.NDWI法和ENDWI法可应用于GF-1地表水体提取,能够满足冰坝水体监测与应急监测需求,但面向对象法最适宜GF-1影像的水体信息准确提取.

摘要： 为实现水灾发生后淹没区域的快速监测,为受灾地区的灾情评估、调查及水资源管理提供依据,借助Sentinel-2 MSI卫星对乌海湖、黄河宁夏石嘴山河段、沙湖3个研究区域2018年7—10月强降水前后水位、水体面积进行了动态监测.结果表明,乌海湖10月中旬之前水体面积持续增大,之后出现下降;黄河石嘴山部分河段在7月强降水之后河道变宽,10月中旬宽度达到最大;沙湖面积在丰水期趋于稳定,平水期部分缩减.基于Sen-tinel-2 MSI改进归一化差异水体指数(MNDWI),结合Otsu算法可以快速准确提取水体信息.

摘要： 目前我国的GF-3 SAR数据可实现全天时全天候的对地观测,已服务于海洋、减灾、水利、气象等多个领域.改进了基于阈值分割法与决策树的GF-3 SAR影像水体信息提取方法,首先对GF-3 SAR影像进行基本处理;再采用KI二值化阈值分割法进行图像分割;然后通过构建知识决策树模型来提取水体信息,为了提高精度,采用GDEM数据进行地表建模,提取山体阴影;最后利用空间分析功能将地形建模阴影图与提取的水体范围进行匹配,去除山体阴影,进而获得水体信息的精确范围.通过混淆矩阵计算得到水体信息提取的总体精度为89.22％,Kappa系数为0.71,精度优于基于光学GF-2号影像的水体指数法提取结果.整个流程人工干预少,具有自动化更强、效率更高的优势.

摘要： 高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割.在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法.首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在保证地类分割纯度的基础上,对分割的影像进行光谱差异分割,得到研究区域水体分割最佳效果;最后,利用水体在近红外波段均值的特征,设置阈值提取到满意的水体信息结果.根据目视评价和定量评价结果,证明该方法在研究区域是可行的.

摘要： 以山东省微山县为研究区,高分一号卫星遥感影像为数据源,基于单波段阈值法、归一化水体指数法与决策树法对复杂水体信息进行提取,采用人工目视解译的水体信息作为真值,统计3种方法的漏提率、误提率和提取精度;采用混淆矩阵验证3种方法对不同类型的水体的提取精度.结果表明,3种方法均可应用于水体信息提取,按提取精度由高到低的顺序是决策树法(98.7672％)、单波段阈值法(98.1526％)、归一化水体指数法(95.2977％).

摘要： 蝇类昆虫–果蝇复眼视觉系统的高适应性和高可靠性是一种自然特性,对于视觉杂乱场景中感兴趣目标/区域(统称“图形”)的分辨和飞行追踪过程,在本质上却是良态和适定的。本文针对遥感影像水体信息提取所涉及的图像分割和“图形–背景(figure-backgrounds, FB)”分辨这一逆问题求解存在的病态的(不适定的)本质性困难,基于昆虫生理学研究的新发现,分析果蝇复眼视觉信息加工的神经过程,模拟其无需背景建模、先验信息以及不依赖于样本数据训练隐式模型,所具有的视觉杂乱背景且噪声干扰下“图形–背景”分辨的功能优势,提出一种仿蝇视觉“图形–背景”分辨的遥感影像水体提取方法,通过多组仿真实验,并与标准的归一化差异水体指数NDWI、改进的NDWI (MNDWI)、决策树模型以及SVM分类等方法做了分析对比,验证了新方法的优越性。

摘要： 本文以TM/ETM+影像为数据源，采用归一化差异水体指数、修改的归一化差异水体指数和监督分类三种模型分别从遥感数据中提取水体信息，并采用定性和定量评价水体信息提取结果.研究表明，三种模型都能从TM/ETM+遥感数据中准确提取水体信息，并且归一化水体指数模型简单计算速度快，在选用优良的训练样本，监督分类提取的结果和归一化差异水体指数相同或者更优。

摘要： 快速、准确的水体信息提取对洪水预报与监测等具有极其重要的作用。本文尝试利用双极化雷达数据的融合来提取水体信息。首先对ASAR双极化雷达数据进行预处理，得到HH和W极化后向散射系数图像;然后将HH和VV极化后向散射系数图像利用小波融合方法融合得到一幅新的雷达图像，根据图像分析，融合后的图像水体信息更为清晰，更加有利于水体信息的提取;最后利用阈值法提取了密云水库的水体面积，与单一极化数据提取的水体面积相比较，利用本文提出的方法提取的水体信息更为准确。

摘要： 本发明提供一种通过确定建筑物的重要位置和重要损伤且评价重要位置的重要损伤而能够进行整个建筑物的健全度评价的损伤信息提取装置、损伤信息提取方法及损伤信息提取程序。在S1中，检查确定部(14)从建筑物结构信息中获取成为检查对象的建筑物的建筑物结构信息。在S2中，从使用环境履历信息中获取成为检查对象的建筑物的使用环境履历信息。在S3中，检查确定部(14)根据建筑物结构信息和使用环境履历信息确定作为检查对象的部件位置和在该部件位置处作为检查对象的损伤种类。在S4中，检查数据获取部(15)获取包括拍摄各部件的被摄体图像而得的图像数据和各部件的位置信息的检查数据。在S5中，检查数据分析部(16)从检查数据获取部(15)获取与部件位置对应的图像数据并对其进行分析，确定是否存在作为检查对象而确定的损伤种类的损伤以及存在该损伤的情况下的该损伤程度。

摘要： 本发明提供一种信息提取模型训练装置，包括：IES模型训练单元，用于利用语料来生成IES模型训练集和MRE规则训练集，并根据IES模型训练集和MRE规则训练集生成训练后的IES模型；以及MRE规则训练单元，用于利用语料和MRE规则训练集生成训练后的MRE规则库。此外，本发明提供了一种用于从文本段中提取实例集的信息提取装置，一种信息提取模型训练方法和信息提取方法，以及包括该信息提取模型训练装置和信息提取装置的系统和方法。通过本发明，可以精确、快速地从大量信息中查找出所需信息。

摘要： 本发明涉及信息提取方法，信息提取装置，图像处理系统，信息提取程序，及记录介质。所述信息提取方法包括输入步骤，输入具有嵌入信息的文档，所述信息配置在文档中的嵌入区域，形成格子状图样；回归线取得步骤，取得水平回归线与垂直回归线，所述水平回归线表示嵌入区域中的水平线，所述垂直回归线表示嵌入区域中的垂直线；移动步骤，将所述水平回归线与所述垂直回归线移动越过所述嵌入区域，分别得到多条水平平行线与垂直平行线；位置检测步骤，根据所述水平平行线与垂直平行线的交点，检测被嵌入信息的位置；信息提取步骤，根据位置检测步骤检测出的信息位置，提取被嵌入的信息。通过上述步骤，能够从文档中提取被嵌入的信息。

摘要： 和弦信息提取装置包含字符组提取部、判定部及校正部。字符组提取部从表示谱面的谱面图像数据提取与和弦信息相对应的字符组。与和弦信息相对应的字符组例如表示和弦名。判定部对通过字符组提取部提取出的字符组是否符合预先确定的和弦标记规则进行判定。在通过字符组提取部提取出的字符组没有符合和弦标记规则的情况下，校正部对提取出的字符组进行校正以使得符合和弦标记规则。

摘要： 和弦信息提取装置具有：取得部、谱面类型决定部、提取区域决定部及和弦信息检测部。取得部取得谱面图像数据，该谱面图像数据表示参照谱面。谱面类型决定部基于所取得的谱面图像数据，决定预先确定的多个谱面类型中的参照谱面的谱面类型。提取区域决定部基于提取区域信息，决定参照谱面中的和弦提取区域，该提取区域信息确定出多个谱面类型与成为和弦信息的提取对象的和弦提取区域的关系。和弦信息提取部基于所决定的和弦提取区域，从所取得的谱面图像数据提取和弦信息。

摘要： 本发明提供一种通过确定建筑物的重要位置和重要损伤且评价重要位置的重要损伤而能够进行整个建筑物的健全度评价的损伤信息提取装置、损伤信息提取方法及损伤信息提取程序。在S1中，检查确定部(14)从建筑物结构信息中获取成为检查对象的建筑物的建筑物结构信息。在S2中，从使用环境履历信息中获取成为检查对象的建筑物的使用环境履历信息。在S3中，检查确定部(14)根据建筑物结构信息和使用环境履历信息确定作为检查对象的部件位置和在该部件位置处作为检查对象的损伤种类。在S4中，检查数据获取部(15)获取包括拍摄各部件的被摄体图像而得的图像数据和各部件的位置信息的检查数据。在S5中，检查数据分析部(16)从检查数据获取部(15)获取与部件位置对应的图像数据并对其进行分析，确定是否存在作为检查对象而确定的损伤种类的损伤以及存在该损伤的情况下的该损伤程度。

摘要： 本发明提供信息提取装置、图像形成装置、信息提取装置的控制方法。信息提取装置包括存储部、图像读取装置以及控制部。基于参照原稿(参照图像数据)中的上色区域的颜色，控制部将上色区域分类成第一上色区域和第二上色区域。存储部存储包含第一上色区域的特征图像数据和表示从特征图像数据到第二上色区域的距离和方向的位置数据。控制部根据比较图像数据中的与特征图像数据匹配的区域的位置和位置数据规定提取区域。控制部使从提取区域提取的提取信息存储于存储部。

摘要： 恶性URL候选提取装置(40)从包含从管理对象网络访问的访问目的地URL的访问日志中提取出排除对已知的恶性URL的访问日志而得到的已知恶性URL排除完毕访问日志。而且，恶性URL候选提取装置(40)创建从已知恶性URL排除完毕访问日志所示出的URL中优先提取源自管理对象网络的访问数少的URL而得到的少用URL列表。另外，恶性URL候选提取装置(40)创建从规定期间内的源自管理对象网络的访问数多的URL开始优先排除的常用URL排除完毕列表。而且，恶性URL候选提取装置(40)输出这些列表作为恶性URL候选列表。

摘要： 本发明提供一种信息提取模型训练装置，包括：IES模型训练单元，用于利用语料来生成IES模型训练集和MRE规则训练集，并根据IES模型训练集和MRE规则训练集生成训练后的IES模型；以及MRE规则训练单元，用于利用语料和MRE规则训练集生成训练后的MRE规则库。此外，本发明提供了一种用于从文本段中提取实例集的信息提取装置，一种信息提取模型训练方法和信息提取方法，以及包括该信息提取模型训练装置和信息提取装置的系统和方法。通过本发明，可以精确、快速地从大量信息中查找出所需信息。

摘要： 本发明涉及信息提取方法，信息提取装置，图像处理系统，信息提取程序，及记录介质。所述信息提取方法包括输入步骤，输入具有嵌入信息的文档，所述信息配置在文档中的嵌入区域，形成格子状图样；回归线取得步骤，取得水平回归线与垂直回归线，所述水平回归线表示嵌入区域中的水平线，所述垂直回归线表示嵌入区域中的垂直线；移动步骤，将所述水平回归线与所述垂直回归线移动越过所述嵌入区域，分别得到多条水平平行线与垂直平行线；位置检测步骤，根据所述水平平行线与垂直平行线的交点，检测被嵌入信息的位置；信息提取步骤，根据位置检测步骤检测出的信息位置，提取被嵌入的信息。通过上述步骤，能够从文档中提取被嵌入的信息。