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城市遥感影像库:原理、方法和应用

时间:2023-10-26 理论教育 版权反馈
【摘要】:针对城市遥感影像停车场和居民区,本节分别选择两幅不同城市的影像构建影像库。图12-28悉尼奥林匹克公园影像影像库构建包括多种方法,本节选择常用的Tiles无重叠分块方法将大尺寸的遥感影像从左到右、从上到下依次切分成小尺寸的影像块。

城市遥感影像库:原理、方法和应用

1.UC Merced影像库

UC Merced影像库[1](UCM)最初是用来进行土地利用和土地覆盖分类的一个遥感影像库,在遥感影像检索领域,UCM数据集作为第一个公开的遥感影像库被广泛应用于遥感影像检索算法测试。UCM影像库包含以下21个类别:Agricultural,Airplane,Baseball Diamond,Beach,Buildings,Chaparral,Dense Residential,Forest,Freeway,Golf Course,Harbor,Intersection,Medium Residential,Mobile Home Park,Overpass,Parking Lot,River,Runway,Sparse Residential,Storage Tanks以及Tennis Court,每一个类别包含100幅256×256像素大小的RGB彩色遥感影像,影像空间分辨率为0.3m。UCM影像库中所有的影像都是从美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)下载的大尺寸航空影像上裁剪得到的。

2.城市区域影像构建的影像库

影像库是验证检索算法必不可少的,但遥感影像通常尺寸比较大,直接进行特征提取相似性度量会严重降低检索效率,因此实际应用时需要根据具体的检索需求构建检索影像库。针对城市遥感影像停车场和居民区,本节分别选择两幅不同城市的影像构建影像库。对于停车场检索,选择悉尼奥林匹克公园WorldView-2影像(图12-28),影像拍摄于2009年10月20日,包含RGB三个波段,尺寸为3712×3557像素,空间分辨率为0.5m。对于居民区检索,选择浙江杭州城区的WorldView-2影像(图12-29),影像包含RGB三个波段,尺寸为7632×9808像素,空间分辨率为0.5m。(www.xing528.com)

图12-28 悉尼奥林匹克公园影像

影像库构建包括多种方法,本节选择常用的Tiles无重叠分块方法将大尺寸的遥感影像从左到右、从上到下依次切分成小尺寸的影像块。其中,悉尼奥林匹克公园影像切分成306幅200×200大小的影像块,杭州城区影像切分成1102幅256×256大小的影像块,两个影像库分别用于停车场和居民区检索。

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