基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例

城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率QuickBird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利用多尺度、多变量影像分割的面向对象的分类技术对马来西亚基隆坡市城市中心区的土地覆被分类研究。针对特定地物选择合适的影像分割特征和分割尺度、按照合理的提取顺序逐步进行城市土地覆被信息提取。在建筑物的提取过程中构建了归一化数字表面模型nDSM,使用成员函数将建筑物信息提取出来。精度评价结果表明,利用该方法得到了理想的城市土地覆被分类结果,其分类总精度从常规面向对象分类方法的83.04%上升到88.52%,其中建筑物生产精度从60.27%增加到93.91%。     

多尺度多准则的遥感影像线状地物信息提取

针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法存在的不足,以ZY-3高分辨率遥感影像为数据源,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,提出了基于多尺度多准则的ZY-3影像线状地物信息提取方法。利用基于最优分割尺度的影像分割、面向对象线状地物目标信息的提取方法,实现了河流、水渠、道路等线状地物信息的提取,并通过实验分析验证了可行性、有效性。结果表明:构建的RMAS指数指标,可以作为多尺度分割中选择最优分割尺度的一种很好的指示器,所提方法不仅有效避免了分割斑块面积对分割结果评价的影响,还能够有效识别ZY-3影像中的线状地物信息,研究结果对高分辨率遥感影像处理尺度依赖的技术难点及线状地物信息提取等研究具有重要的参考价值。     

面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取

建筑物作为地理信息基础数据,是衡量城市发展的主要指标,如何对遥感影像对建筑物进行的提取是遥感图像处理的热点。本文研究了基于面向对象的高分遥感影像建筑物提取,首先对影像进行多尺度分割,然后对分割以后形成的有意义的图斑进行处理。结合建筑物的光谱、形状等特征对建筑物进行提取,实验结果表明该方法提取结果较好,精度可以达到90.3%。     

eCognition技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用

本文提出了面向对象的多尺度分割策略,针对不同尺度的地物信息采用不同的分割尺度,在此基础上构建多尺度分割等级网,实现了地物信息的分层提取。以北京怀柔区QuickBird遥感影像为试验区进行信息提取,给出了多尺度分割参数的设置规律,获得了较好的效果,总体精度为84．82%。     

基于SPOT-5遥感影像的城市信息自动提取技术研究

城市信息的提取是城市动态监测和分析的基础,而城市动态监测对社会发展和人类生活具有重要意义。本文基于三峡地区的SPOT-5遥感影像,以城市绿地和建筑物为研究对象,用ENVI FX影像处理软件,对实验区的绿地和建筑物进行多尺度影像分割信息提取。结果表明,采用多尺度分割技术提取高分辨率影像中地物的提取精度更高,并有效地避免了"椒盐现象"。     

GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法

国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。     

高分辨率影像分类的最优分割尺度计算

针对高分辨率遥感影像分类与信息提取中存在的难点,基于不同目标地物在高分辨率影像上具有对应最优分割尺度的基本思想,该文在分析现有最优分割尺度确定方法的基础上,提出了加权均值法结合最大面积的最优分割尺度的确定方法;利用该方法,进行了高分辨率影像分割实验,获取了对应典型地物的最优分割尺度数值范围,实现了典型地物的信息提取;并运用样本点检验的方法,计算并分析了分类的精度结果。结果表明:基于加权均值与最大面积相结合的最优分割尺度计算方法,应用于面向对象高分辨率影像信息的提取具有较为理想的精度。     

遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例

如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。     

多层次分割的极高海拔区影像信息提取北大核心CSCD

针对极高海拔区地形复杂、气候寒冷,难以实地测绘,且目前的极高海拔区遥感影像信息提取方法在精度和效率方面不足的问题,该文利用中分辨率影像,以西昆仑山区为例,依据地物的光谱、地形和分布等特征差异,综合和发展现有的描述特征算法,在不同尺度层次建立了多尺度分割的分类体系,实现了极高海拔区目标地物的影像分类提取。实验表明,该方法的提取精度优于面向对象的监督分类和传统基于像素的分类,能够很好地提高极高海拔地区影像信息提取精度和效率。     

高分一号影像数据城市生态用地监测

针对我国城市化进程不断加快,城市生态用地发生翻天覆地变化的状况下,如何及时准确地获取城市生态用地覆盖信息的问题,该文以北京部分城区高分一号遥感影像数据作为实验数据,提出一种面向对象的城市生态用地信息提取方法。通过分析城市生态用地5种地物类型的光谱信息和几何信息,建立相应的规则集以提取小尺寸遥感影像中生态用地信息;针对建筑物和裸土难以区分的问题,引入纹理信息来提高提取精度,并将含有纹理信息的规则集应用于北京市遥感影像。实验结果表明,该方法提取精度可以满足大面积的城市生态用地信息提取的需求。     

基于灰度分级的图像分割算法的研究

通过对灰度图像的灰度级压缩,将图像中每个像素的灰度值用一个合适的类标志来代替,构成一个“类-图像”。在一个“好”的分类标准的控制下,实现对图像的分割。     

基于数据场的图像分割方法初探

分析了数据场的基本原理,提出了一种基于数据场的图像分割方法。该方法在原有图像分割方法基础上实现了可视化基础上的分割,通过实验,并根据图像分割效果定性定量角度的分析,论证了该方法的可行性和有效性。     

基于内容的图像自适应加网方法

提出了一种新的基于图像内容纹理分割的加网方法。试验表明，该方法能够在图像输出精度较低的情况下更有效地再现原稿的层次和细节。     

一种改进的阈值法提取SAR图像海面油污

对阈值的选取作了相关研究,提出了一种改进的阈值法提取SAR图像海面油膜。试验表明,改进方法在提取海面油膜的应用中具有一定的可行性。     

基于高斯马尔可夫随机场混合模型的纹理图像分割

针对以高斯马尔可夫随机场中的邻域像素互作用参数为特征、以高斯混合模型为分类器的二步纹理图像分割方法,提出一个两者相互结合的一步模型———高斯马尔可夫随机场混合模型,并给出其EM算法的迭代计算公式。利用该模型进行纹理图像的分割实验,发现该算法在纹理图像分割的精度上比前者有较大程度的提高。     

利用PLSA技术进行图像分割

引用概率潜语义分析（PLSA）技术作了航空影像图像分割的尝试,介绍了PLSA图像分割的原理方法和分割的具体算法。通过三幅航空影像分割实验,并与生物地理学图像分割（BBOIS）方法和基于吸引子算法的结果作了对比,结果表明,本文方法具有一定的优越性,是一个很有潜力的图像分割方法。     

A comparative study of the segmentation of weighted aggregation and multiresolution segmentation

Multiresolution segmentation (MRS) algorithm has been widely used to handle very-high-resolution (VHR) remote sensing images in the past decades. Unfortunately, segmentation quality is limited by the dependency of parameter selection on users’ experience and diverse images. Contrarily, the segmentation by weighted aggregation (SWA) can partly overcome the above limitations and produce an optimal segmentation for maximizing the homogeneity within segments and the heterogeneity across segments. However, SWA is solely tested and justified with digital photos in computer vision field instead of VHR images. This study aims at evaluating SWA performance on VHR imagery. First, multiscale spectral, shape, and texture features are defined to measure homogeneity of image objects for segmentation. Second, SWA is implemented to handle QuickBird, unmanned aerial vehicle (UAV), and GF-1 VHR images and further compared with MRS in eCognition software to demonstrate the applicability of SWA to diverse images in building, vegetation and water, forest stands, farmland, and mountain areas. Third, the results are fully evaluated with quantitative measurements on segmented objects and classification-based accuracy assessment on geographic information system vector data. The results indicate that SWA can produce higher quality segmentations, need fewer parameters and manual interventions, create fewer segmentation levels, incorporate more features, and obtain larger classification accuracy than MRS.     

基于四元数的多光谱遥感影像水域提取

特征提取是影像目标分类识别的重要步骤。通过研究四元数在多光谱遥感影像处理中应用的优势,提出了一种基于四元数的多光谱遥感影像水域提取的算法。该算法把多光谱遥感影像的所有波段作为一个整体考虑,充分利用了光谱信息,同时也减少了计算量。实验表明,该算法具有明显的优越性和适应性。     

基于Gabor纹理描述的遥感影像分割

本文引入了在不同影像层次上的Gabor纹理特征,采用分裂-合并加智能像素精致的方法,实现遥感影像的非监督分割。实验结果表明采用Gabor滤波器为基础的多分辨率分析来描述高分辨率遥感影像的纹理特征,可以明显地描述影像的高、低频特征,并且基于Gabor纹理特征进行遥感影像的分割是有效的;将本文方法的分割结果与经典的eCognition分割结果进行了对比试验,表明本文方法的分割结果较好。     

基于卫星遥感的输油管廊沿线的地物识别研究

基于eCognition软件进行研究区域面向对象的信息提取,对研究区进行多尺度影像分割的实验,找到适合影像地物信息提取的尺度及参数、分类规则,并对研究区的影像数据进行验证,通过eCognition分类结果与传统分类和基于GBDT分类算法结果的对比,说明面向对象的特征提取算法更适用于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像.