详情

原文传递多模态遥感影像在铁路建设监管中的应用研究

论文题名：	多模态遥感影像在铁路建设监管中的应用研究
关键词：	铁路建设;变化监测;多模态遥感影像;超像素分割;图像匹配;条件随机场
摘要：	我国铁路建设飞速发展，线路建设周期长、跨度广、地质环境复杂，在建设过程中不可避免地会产生非法占地、生态破坏等问题，传统地面调查方式单一，难以真实地反映全线建设状况。卫星遥感具有探测范围广、重访周期短、成本低等特点，能有效弥补地面调查的不足。由于单模态遥感数据有时缺失，会造成时间序列不连续等其他问题，使用多模态影像综合分析，可以解决单模态影像不能解决的许多问题。本文主要利用多模态遥感影像对铁路施工建设周期内铁路及周边区域进行变化监测，为辅助铁路监管提供数据支持，研究内容主要包括以下几个方面：　　(1)基于超像素匹配的多模态遥感影像配准与影像融合研究。改进应用一种基于空间约束混合模型的超像素分割算法和图像匹配策略，超像素分割中使用了基于马尔可夫随机场(MRF)的空间约束项，引入Canny边缘提取器，实现了良好的边界粘附和强度均匀性，缓解了超像素分割对光亮变化、噪声和模糊边界敏感的问题。其次，通过改进关键超像素检测器和超像素尺度空间金字塔，实现基于超像素的影像匹配。与传统基于关键点的检测不同，两幅图像通过超像素到超像素的方式直接匹配。该种方法的优点是，关键超像素的匹配需求和对应的局部特征较少，该方法大大降低了计算要求，对观测数据中的噪声具有非常高的耐受性。　　(2)基于超像素的条件随机场遥感影像变化检测方法研究。首先利用超像素分割算法对多模态遥感影像进行分割获得同质性超像素，然后计算对应超像素块之间的特征差异信息获得变化幅度图像，最后在超像素级别上构建了基于条件随机场的变化检测模型。此方法能够综合考虑影像的光谱、纹理和空间上下文信息，可以更好的保持变化区域边界细节，减少由光谱变化敏感和配准误差产生的大量噪声，降低变化检测的虚检率，提高变化检测的准确性和精度。　　(3)铁路建设监管信息的获取与评价。利用上述算法对铁路沿线区域进行变化检测，获得如下类型的数据。一是利用时间序列图像对铁路工程修建进度进行评估。二是对在建铁路过程中，铁路周边的搅拌站、施工营区、施工便道、弃渣场等工程临时占地进行监测评估，掌握其占地是否合规以及对安全状况进行评估。三是对铁路完成后的施工场地恢复、植被覆盖等情况进行环保监测，看是否达到铁路修建后的生态恢复标准。　　(4)多模态遥感影像铁路建设监管系统的设计与实现。利用开源平台进行二次开发，将所应用的算法进行封装，包括数据预处理、地物分类、信息提取、多模态影像变化检测、铁路建设进度评估、临时工程占地状况与植被覆盖恢复检测、专题图生成与报表输出等功能模块，通过不同的开源库与现有算法进行封装调用，以插件的方式进行集成，最终实现操作便捷、功能齐全的铁路建设监管系统。
作者：	贾多科
专业：	计算机技术
导师：	杨景玉;李保文
授予学位：	硕士
授予学位单位：	兰州交通大学
学位年度：	2021