基于高分辨遥感影像的城市绿地信息提取研究

城市绿地以植物为主要存在形态,是城市的净化器,有着保持水土、涵养水源、调节自然界生态平衡等作用,与人们的工作和生活都息息相关,是城市不可或缺的一部分。本文以淮南市为例,使用World View-2高分辨率遥感影像,先对影像进行预处理,然后利用面向对象方法,对影像进行多尺度分割,再提取绿地信息。实验结果表明,使用高分辨率的遥感影像,利用面向对象的方法进行绿地信息的提取的效果是可行的,并且效果和精度都比较好。     

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。     

国产高分辨率遥感数据城市绿地提取研究

针对国产高分辨率遥感数据在城市绿地信息提取中分割尺度选择问题,选取国产高分一号(GF-1)和中巴地球资源卫星04星(CBERS-04)遥感数据,在数据融合的基础上,采用控制变量法选取影像分割与合并尺度进行绿地信息提取,通过信息提取精度评价确定最优分割尺度。实验结果表明,对于GF-1和CBERS-04国产遥感数据,面向对象的方法均优于基于像元的方法,其中5m分辨率CBERS-04数据,面向对象方法绿地提取精度为90.53%,基于像元方法绿地提取精度为86.54%,推荐分割尺度与合并尺度为(25,70);2m分辨率GF-1数据,面向对象方法绿地提取精度为97.09%,基于像元方法绿地提取精度为83.49%,推荐分割尺度与合并尺度为(45,80)。研究结果能够为国产高分遥感数据城区绿地信息提取和地物分类过程中尺度选择提供借鉴和支持。     

基于道路网矢量数据的遥感影像道路损毁检测

利用面向对象方法对地震后高分辨率遥感影像上的道路进行多尺度分割和分类.通过融合地震前道路网矢量数据与地震后遥感影像,提出一种基于自适应模板的道路损毁检测方法.试验结果证明,该方法能够快速、准确地对损毁信息进行提取.     

面向对象的绿地信息提取

绿地与人们的生产、生活密切相关,绿地是城市的净化器,发挥着保持水土、涵养水源、调节自然界生态平衡等重要作用.本文主要讨论了面向对象的分类技术,研究了多尺度影像分割和基于高分辨率影像的信息提取方法,在实验的基础上与传统的基于像元统计方法的信息提取结果进行了比较.结果表明,面向对象的信息提取方法在高分辨率遥感影像绿地信息提取中具有明显优势,可大大提高分类效率和精度.     

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。     

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"。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。     

基于高分辨率遥感影像的建筑物快速提取

建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市问题研究中的重要研究对象。介绍一种基于高分辨率遥感影像面向对象的建筑物快速提取技术,利用对影像多尺度逐级分割分层的方法来提取地物目标,并对遥感影像进行分类,从而提取建筑物信息。通过试验验证,该方法能较完整地提取整个试验区的建筑物,利用性高,具有一定的推广意义。     

基于高分辨率遥感影像的城市地表信息提取研究

针对高分辨率遥感影像在城市地表信息提取中存在的若干问题,发展了一种基于影像对象最优特征组合的城市地表信息提取方法。该方法首先基于面向对象的思想,抽象出城市地表信息所对应的影像对象的各种特征,然后,基于先验知识和样本分析选择最优特征组合,建立有效的影像对象特征集,最后,采用基于知识规则的模糊逻辑分类器快速准确地检测、识别和提取城市各类地表信息。实验结果表明,该方法具有较好的分类精度,其分类结果可为土地利用变化监测和GIS数据库更新提供依据。     

几种基于高分辨率遥感影像分类技术的分析与探讨

初步分析了应用高分辨率遥感影像进行分类处理的3种特殊方法,即基于光谱信息及相关监测模型综合分类技术、利用高程信息辅助分类技术和面向对象的特征相关属性分类技术的基本原理。分析比较了它们在进行遥感影像分类的特点和优势,探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中的应用方法和效果。     

基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究

基于4种不同分辨率的遥感影像数据,分别为30 m分辨率的Landsat-8数据,融合Landsat-8多光谱波段和全色波段的15 m分辨率数据,5.8 m分辨率的资源3号卫星数据以及融合后2.1 m分辨率的资源3号卫星数据。采用ISO-DATA、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类,对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。结果显示在低分辨率影像中,面向对象方法受到限制,分类效果相比传统方法没有太大改善;而在高分辨率影像中,面向对象方法分类效果很好,并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。     

基于双极化差值指数的城市建筑用地信息提取研究

以福州市城区ENVISAT ASAR影像为例,研究城市建筑用地信息准确快速提取的原理和方法。通过对影像主要地物类型的极化特征分析,构建基于双极化雷达后向散射差值指数以突显城市建筑用地信息,并采用面向对象方法进行分类。该方法与基于单极化得到的分类结果相比,提高了精度。研究结果表明,该方法是一种快速准确提取城市建筑用地信息的有效方法,这为极化雷达影像数据在城市建筑用地方面的应用研究提供了一个新思路。     

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。     

Comparison of Pixel and Object Oriented Based Classification of Hyperspectral Pansharpened Images

In this paper pixel-based and object-oriented classifications were investigated for land-cover mapping in an urban area. Since the image fusion methods are playing a useful role in supplying classification different fusion approaches such as Gram-Schmidt Transform (GS), Principal Component Transform (PC), Haar wavelet, and À Trous Wavelet Transform (ATWT) algorithms have been used and the fused image with the best quality has been assessed on its respected classification. A Hyperion image and IRS-PAN image covering a region near Tehran, Iran have been used to demonstrate the enhancement and accuracy assessment of fused image over the initial images. The evaluation results of fused images showed that the Haar wavelet approach has good quality in preserving spectral information as well as spatial information. Classification results were compared to evaluate the effectiveness of the two classification approaches. Result of the pan-sharpened image classifications displayed that the object-oriented procedure presented more accurate outcomes (90.47 %) than those obtained by pixel-based classification method (77.33 %).     

WorldView-2影像林地信息提取的研究与实现

林地信息的获取具有重要意义,可广泛应用于城市规划编制、林地资源分析、水土流失治理等领域。本文基于WorldView-2影像,在研究分割与对象特征的基础上,采用面向对象方法,实现了林地信息提取,其用户精度达到94%,制图精度达到97.2%。然后,将像元二分模型应用于林地类对象,计算其植被覆盖度。试验表明,面向对象方法能高效、准确、经济地提取林地信息;基于林地类对象计算的植被覆盖度能较好地表征植被覆盖情况。     

面向对象分类提取高分辨率多光谱影像建筑物

初步测试利用基于知识规则的面向对象分类方法从高分辨率Ikonos卫星影像上提取建筑物,包括:融合1 m全色和4 m多光谱波段影像,生成1 m分辨率的多光谱融合影像;分割融合影像;利用影像对象的光谱和空间特征执行基于对象的分类。面向对象分类提取结果与传统的基于像元最大似然分类结果进行对比,表明面向对象分类方法更适用于提取高分辨率遥感影像中的建筑物。     

融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取

针对单一数据源难以快速、准确提取水体信息的问题,提出一种利用面向对象技术有效融合LiDAR点云与影像数据,准确提取水体信息的新方法。采用分形网络演化算法对航空影像进行多尺度分割得到影像对象,提出对象平均回波强度概念,利用LiDAR回波强度信息计算OAI,选取对象面积和OAI构建特征空间提取水体。实验结果表明,该方法简单高效,水体提取效果良好。该文方法可为无需精确配准的高精度水体提取、利用面向对象技术处理基于LiDAR数据和航空影像的信息提取等问题提供参考。     

基于边缘的多尺度立体匹配算法

提出了一种面向对象的多尺度递进的立体匹配算法,实现了由粗到细的快速立体匹配。首先对参考图进行粗分割获取目标对象,针对目标区域采用边缘线动态规划的方法获取视差,根据精度需求进一步判断该目标是否需要细分以获取更加精细的视差,得到有效的视差图。实验结果表明此方法快速有效。