唐山市区土地利用的Landsat 8影像分层分类

针对土地利用遥感分类方法多样、分类精度高低不一等问题,该文以土地利用变化明显的唐山市路南区、路北区为研究区域,并以中分遥感影像Landsat 8OLI为信息源,在对地类样本进行可分离性分析的基础上,建立研究区土地利用分层分类体系。通过监督分类实验,选择分类效果最好、分类精度最高的最大似然分类器进行地类初分;通过绘制归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、两指数差值(NDVI-NDBI)的曲线及地类光谱特征曲线,建立决策树分类规则,进行地类再分。该方法可以较好地完成多种土地利用二级地类的划分,有助于提高中分影像土地利用分类效率。     

神经网络决策树的矢量数据变化信息快速识别方法

针对GIS数据更新中变化信息的自动提取问题,提出基于神经网络决策树的变化信息快速识别方法。设计了基于四叉树的变化信息层次检测算法,通过比较对象的节点-弧段特征快速定位到变化区域。以新旧要素的匹配特征为依据,通过神经网络决策树实现变化信息的识别,兼顾了决策树实现效率高和神经网络的自适应处理的特征。1∶2000地形图变化信息识别试验结果表明:该方法计算效率高,能够准确快速地识别出变化信息,有助于提高GIS数据库的动态更新的自动化与智能化水平。     

基于OLI数据与决策树法的去山体阴影水体信息提取研究

研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。     

玛曲湿地遥感影像提取及精度分析

以甘肃玛曲县为研究区,以区域湿地遥感信息提取为目标,采用TM多光谱数据和DEM数据,利用归一化植被指数和主成分分析得到的第一主成分作为分类特征,通过对数据的空间特征、波谱特征与统计结果的对比分析,构建湿地信息提取决策树模型,并与非监督分类法、最大似然法相比较,表明基于多特征决策树分类法能够用于湿地专题信息的提取,在研究区有较好的适用性。     

面向对象分类的决策树方法探讨——以Landsat-8OLI为例

针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。     

基于高分辨率遥感影像的城区彩钢棚提取研究

彩钢棚是典型的城市临时建筑物,其空间分布与城市发展和结构存在密切关系,而准确、快速地提取彩钢棚信息将为相关研究提供有效数据支持。以GF-1遥感影像为数据源,利用面向对象的多尺度分割技术构建了基于知识规则的彩钢棚决策树提取模型。首先通过实验选择一个最优分割尺度对影像进行分割;再根据彩钢棚的色彩、光谱、几何等特征建立知识提取规则;最后基于知识规则的决策树自动提取彩钢棚信息。实验结果表明,该方法提取彩钢棚具有很好的普适性,提取效果较好。     

多特征融合的遥感影像建成区提取研究

为了比较光谱特征和纹理特征在建成区提取中的适用性,基于3种空间分辨率的数据,分别利用组合建筑指数(CBI)、基于灰度共生矩阵的建成区存在指数(PanTex)以及双特征决策树分类法进行建成区提取;并利用人工目视解译提取的样本点进行精度评定.结果表明,双特征决策树分类法的结果精度最高,PanTex次之;PanTex更适用于...     

基于GF-5高光谱特征分析的水体提取方法研究

针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度.      

基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究

以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究.分类结果表明,加入温度一植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度.     

利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类

提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达（synthetic apertureradar,SAR）图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利用特征选择结果和自适应决策树进行了SAR图像的学习和推理,实现了自动分类,在国内首批极化干涉SAR数据上的实验证明了本算法的有效性。     

基于高分辨率影像的江北区土地利用变化监测

以2005年和2006年两期SPOT影像,结合06年土地利用变更调查成果,进行宁波市江北区的土地利用变化监测研究。本文重点介绍了直接影响土地利用变化信息提取精度的遥感影像几何校正和相对辐射校正方法,在对遥感影像数据处理基础上,叠加土地利用现状数据,以人机交互的方式进行土地利用变化信息的提取,通过对监测结果的分析,验证了利用高分辨率影像实现土地利用变化监测的可行性。     

Google Earth在《城市遥感技术》教学中的应用

Google Earth软件具有免费、开放、简单易用等特点,对丰富教学资源和改善教学方法具有重要意义。基于GoogleEarth平台,在《城市遥感技术》教学中,对于遥感成像和影像特征、遥感解译标志及方法、城市遥感影像的信息提取、城市遥感专项调查等章节的理论教学,应重点运用遥感影像的搜索、标注和显示等功能;对于遥感影像地图制作、地类信息提取、演变信息提取等实验教学,应重点运用采集、存储、查询、分析、显示和输出等集成功能。实践表明,Google Earth值得在地学教育模式革新中推广。     

利用纹理特征提取城市用地信息方法探索

就利用灰度共生矩阵纹理特征提取城市用地信息做了初步探索。计算灰度共生矩阵四个纹理特征量,选择建筑用地与其它地类的纹理特征统计量差别较大的特征,用于提取建筑用地信息。通过计算选择了对比度纹理特征,对该特征图像进行分类、密度分割及后处理,得到城市用地信息。通过精度评定证明了纹理特征用于分类可以提高分类的精度,并能提高土地利用动态监测的自动化程度。     

基于相似度验证的自动变化探测研究

变化检测技术越来越多地应用于城市遥感分析和应用领域,但目前城市变化检测的研究主要基于中低空间分辨率的遥感数据,使用的方法也主要是像元直接比较法或者是分类后比较法。提出一种基于变化向量分析和相似度验证相结合的变化检测方法,应用高空间分辨率影像来快速实现城市建筑物、街道等目标的自动变化检测。并详细阐述了变化目标的提取以及验证的方法和过程,其结果真实地反映了地面目标的实际变化程度和类型。     

基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例

土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体，是开展土地科学相关研究的重要基础，在遥感大数据背景下，准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件，采用面向对象的多尺度分割法，综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征，建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机（SVM）和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取，并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明：①研究区土地覆被分类的总体精度为97%，Kappa系数为0.96，分类精度较高；②基于10 m分辨率影像，综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果，道路提取Kappa系数为0.84；③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据，与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征，分类精度高，对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。     

卫星遥感土地利用调查精度研究

根据江苏省土地利用卫星遥感调查的实践,对以陆地卫星TM为主要信息源进行土地利用现状和耕地资源调查的定位、定性和定量精度进行分析研究,对应用卫星遥感进行土地利用调查的可靠性、适用范围和提高精度的方法进行了探讨。     

利用对象和支持向量机的遥感信息提取方法探讨

土地利用/覆被专题信息的快速、高效、准确提取是遥感图像处理研究的重要方向。传统的遥感分类方法常依靠像元的光谱值,未充分利用影像的空间信息。本文将面向对象影像分割和支持向量机方法相结合,复合光谱和纹理信息,建立了Object-SVM分类模型,并与面向对象的模糊函数和基于像元的SVM方法相比较,探寻区域尺度土地利用/覆被信息提取方法。结果显示,Object-SVM模型有效地提高了遥感图像的分类精度和分类效率,对于区域尺度影像的快速、准确、客观的信息提取具有实际意义。     

基于易康平台的高分辨率影像在测绘生产中的地物提取

随着遥感技术的发展,遥感数据获取手段有了长足的进步。测绘部门在生产中也展开了基于高分辨率影像提取地表覆盖等信息。本论文以易康软件作为卫星遥感影像地物提取的平台,研究如何利用高分辨率遥感影像生成地表覆盖分类图,以达到测绘部门在生产中的需求。     

基于遥感技术的土地利用／覆被变化研究

遥感技术是研究土地利用/覆被变化状况的重要手段之一,目前该技术已有一套较成熟的研究方法,本文从遥感数据选择、图像预处理方法、土地利用/覆被变化遥感分类、土地利用/覆被变化动态信息提取等方面对土地利用/覆被变化遥感动态监测技术进行了系统的论述,最后指出多信息源、综合的信息处理机制将是土地利用/覆被变化遥感动态监测技术发展的必然方向。     

面向对象的高空间分辨率影像分类研究

采用面向对象遥感影像分类方法,进行了高空间分辨率遥感影像信息提取试验,分析了其与基于像元方法的信息提取结果的差异,试验研究表明,在目视效果上,传统方法的分类结果图中椒盐现象非常明显,而面向对象方法可以有效地避免椒盐现象;在分类精度上,面向对象方法分类结果的总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度、Hellden精度和Short精度均明显高于传统方法,各类地物提取效果显著提高。面向对象方法在高空间分辨率遥感影像信息提取中具有明显的优势。