面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用

针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行.     

基于面向对象的城市地物信息提取方法研究

20世纪90年代以来,高空间分辨率遥感影像数据的处理已成为遥感领域中的热点与难点。利用具有人的思维特点的面向对象的信息提取技术,对高分辨率遥感影像中的城市用地进行分类,分析和利用高分辨率影像的空间信息、结构信息与光谱特征等,总结了面向对象解译方法的5个步骤,即影像分割、分类方法的选择、地物种类分类,知识库构建、计算机自动分类。分类结果表明：（1）克服了“椒盐现象”;（2）信息提取的总体精度为92.19％,而且各类地物信息的提取精度均有所提高,特别是利用前期分类的拓扑关系有效提取了城市水体与建筑物阴影。     

基于高分辨率遥感影像的道路特征信息提取方法

高分辨率遥感影像越来越丰富,使得高分辨率影像的信息提取要求也越来越高,特别是对道路这种特殊的地物而言,其提取的准确性对后续应用有很大影响。本文总结了高空间分辨率遥感影像中道路的物理和几何特征、已有道路提取方法及未来的发展方向。     

基于LBV数据变换方法的海岸带多光谱影像分类方法研究

在传统的海岸带多光谱影像分类方法的基础上,提出了运用LBV数据变换方法对海岸带多光谱影像进行地物分类识别的方法,通过图像数据变换能够分别提取出表示地物总辐射水平、可见光-近红外辐射平衡和表示波段辐射变化矢量(方向和速度)L、B、V的值.通过应用青岛海岸带TM多光谱影像,提取LBV变换图像并与原始假彩色合成图像比较,分别进行监督分类试验.运用LBV数据变换方法获得的图像信息量更丰富,地物类别更鲜明,有利于图像的目视解译,分类精度提高约3.12%.     

基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法

针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好.     

基于高分辨率遥感影像的城市规划设计研究

高分辨率遥感影像由于其具有较高的空间分辨率,可以使得我们获取更丰富的地物细节信息,从而提高地物类别判定的准确性。近年来,高分辨率遥感影像在城市规划设计中应用广泛,特别是二、三线城市,其面积并不是非常大,但是地物分布比较密集,这就使得我们要更准确地获取地物类别分布信息,从而为接下来的城市规划设计提供基础资料。本文就是利用高分辨率遥感影像进行地物类别的判定,并且依据判定结果对某地城市规划建设提供了宝贵意见。     

基于多尺度融合的高分辨率影像城市用地分类

基于面向对象的信息提取技术,针对高空间分辨率遥感影像进行城市用地分类。首先针对不同城市地物,选择适宜的提取尺度;然后探讨不同城市地物类型提取的适宜特征,充分利用光谱、空间结构、上下文关系、纹理等信息描述地物;最后融合不同地物多尺度下的提取结果。以北京市部分地区QuickBird影像为例,实现城市用地类型的自动分类,结果表明:该方法应用于城市用地分类的精度高达86.74%,为高空间分辨率遥感影像城市用地分类研究提供了新思路。     

基于ETM+的表观荔枝波谱反射率反演研究

试从现有的大量遥感影像中提取不同环境下地物的反射率,以目前常用的ETM＋影像数据和荔枝波谱数据提取为例,先对影像进行系统校正得到星上反射率,然后采用6S大气校正模型对图像进行订正,反演地物的真实反射率,并采用与野外实测相结合的方法,分析了星上反射率、6S反演的反射率与实测值之间的误差,结果证明6S校正法是一种较高精度的地物波谱反演方法,可以方便、快捷、准确地从现有的大量遥感影像上直接获取荔枝的反射率.为下一步的自动高效从影像反演地物反射率的研究奠定了基础.     

结合多尺度纹理的高分辨率遥感影像决策树分类

地物具有多尺度特点,遥感影像包含的地物纹理信息很难用单一尺度来描述。通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类。研究结果表明:结合多尺度纹理的高分辨遥感影像决策树分类,能够更好地描述地物并有效解决光谱数据分类中存在的地物破碎问题,其分类精度为81.7%,kap-pa系数为0.78;与光谱数据分类和结合单尺度纹理数据分类结果比较,分类精度分别提高了11.2%和6%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类精度。     

基于纹理特征与LSSVM的青土湖地物提取

纹理特征作为一种非光谱信息能够增强地物之间的特征差异,这对于高分辨率遥感影像的地物提取有着重要意义。以青土湖为研究区,以Worldview-2影像为数据源,通过引入权重因子定义联合概率函数来确定最佳窗口尺度,利用灰度共生矩阵提取最佳窗口尺度下的纹理特征,将其与原始遥感影像合成,采用最小二乘支持向量机（LSSVM）进行地物提取,将提取结果与仅利用光谱信息的支持向量机（SVM）提取结果、辅以纹理特征的SVM提取结果对比分析。结果表明：此方法可以更加快速准确地提取青土湖地物,精度高达85.86%,优于仅利用光谱信息的SVM的65.13%,辅以纹理特征的SVM的73.45%,可为地物破碎的干旱区高分辨率遥感影像地物提取提供有益借鉴。     

不同时相遥感图像光机复合处理提取土地荒漠化信息研究

光机复合处理技术大大简化了常规遥感制图方法的繁琐步骤，它利用不同时相的遥感图像提取出土地荒漠化变化信息，不仅能确定土地是否发生了荒漠化以及荒漠化的强弱程度，而且还能已荒漠化的土地按荒漠化变化程度分为５种荒漠化无变化型，３种荒漠化强型和４种荒漠化减弱型，所生成图像上反映出自然景观带不仅与实地情况完全一致，而且带界精度都能保证在一下像元之内。     

基于像元级RS影像数据融合方法应用评价

遥感信息融合（Fusion）是目前遥感应用领域的一个热点问题。高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的遥感数据叠加，可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。融合中对同一地区长江流域秭归段的TM4、3、2多光谱和TM8高分辨率的遥感影像采用了IHS变换、分辨率（主成分分析）融合方法进行了数据融合，并对不同的融合方法所得到的融合影像进行目视和统计特征的分析与评价。     

分层信息提取法在县域土地 利用/覆被遥感中的应用

高精度地获取县(或县级市)域土地利用/覆被的定性、定量信息对于维护生态环境和保障我国农村经济的可持续发展具有重要意义。针对2003年冬季所获得的江苏省新沂市的TM图像特点,选择分层信息提取法提取土地利用/覆被信息。首先对图像进行基于最大似然法的监督分类,观察分类结果,提取误分、错分比例最小的未利用地类型,然后采用光谱分析法提取出水体范围、监督分类和目视解译相结合法提取出城镇建设用地和农村居民点、归一化植被指数提取出林地,最后提取出耕地。信息提取结果与同期土地利用图相比较,整个新沂市域范围内土地利用/覆被类型分类的面积精度达到96.17%,空间精度达到88.38%,表明这种方法提取遥感图像土地利用/覆被信息是可行的。     

基于WebGIS的TB级南极遥感影像发布系统关键技术研究

我国已经完成南极地区多种类型高分辨率遥感影像的制图,其产品的数据量达到TB级,对这些影像进行网络共享有助于帮助人们更好地认识南极,也能提升我国在南极事务中的影响力.本文介绍了基于数据库以及WebGIS平台的TB级南极洲遥感影像图网络发布系统的设计与实现方法.以ArcGIS Server作为WebGIS平台,对各类遥感影...     

遥感影像纹理分析方法研究

影像纹理是遥感影像中的重要信息,原始的光谱信息加上纹理信息可以提高影像的精确性。作为提高影像分类精度的重要方法——纹理分析,合理有效地使用纹理分析方法至关重要。不同的纹理分析方法,不同程度的提高影像分类的精度。目前对影像进行纹理分析的方法主要有：统计方法、结构方法和谱方法3类。分别就3种方法的研究进展、应用情况进行了阐述,最后对影像纹理分析方法3种模式对比研究。     

黄河三角洲农作物种植分区的遥感研究

本文选取了一年中三个不同时相的TM影像,分别求出了三幅影像的NDVI分布图,将其合成为一幅影像图。由于不同区域种植的作物在三个时相中的NDVI变化是不同的,因此在NDVI合成图上会呈现不同的颜色区域。通过对不同颜色区域进行采样分析,可以确定桃红色区域为冬小麦、玉米(大豆)轮作区,蓝紫色区域为棉花、春玉米、杂粮种植区,亮蓝区域为水稻种植区,亮绿色区域为林地、草地。最后,根据不同颜色区域的NDVI变化特征用非监督分类和监督分类相结合的方法对影像进行了分类提取。这样便可对黄河三角洲农作物的种植情况进行宏观的了解,为农作物种植合理布局及农业可持续发展提供依据。     

三峡库区土地资源的多源信息综合制图法

本方法用来编制1:10万长江三峡库区土地资源评价图,以卫星数据计算机监督分类为基础,配合以野外调查和遥感、非遥感的资料。把这些资料作为多源信息,加以综合后,编制出的土地资源评价图,经实地校核,与SPOT卫星像片、卫星数据计算机监督分类图相套合,准确率分别为88,91,93(％)。