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面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取 总被引:3,自引:0,他引:3
选取面向对象的方法,对无人机影像进行土地利用信息提取.通过对获取的原始无人机影像进行预处理,选取合适的分割参数对实验区进行多尺度分割,找出不同地物最优分割尺度,建立多尺度分割分类的层次结构体系,然后依据地物分类特征差异,在各自最优分割尺度层建立地物特征提取规则,实现土地利用信息的提取.研究结果表明,针对无人机高分辨率影像,运用面向对象的多尺度分割影像信息提取技术,可充分利用影像中包含的纹理、形状、大小及其相互空间信息,快速、准确地进行土地利用信息提取. 相似文献
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我国正处于城镇建设的高速发展阶段,城市用地现状信息提取是进行城市精细化管理的重要基础工作。本文通过对高分辨率遥感影像光谱特性的深入分析,提出一种结合面向对象分类和GIS分析技术的城市用地现状分类的处理新模式,实现了城市用地现状的高效分类。利用高分一号卫星高分辨率遥感数据进行验证,总体分类精度达81.44%。试验表明,该处理模式有效地简化了人工操作步骤,大幅度提高了高分辨率遥感影像城市用地现状提取的效率。 相似文献
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利用MRF方法的高分辨率影像道路提取 总被引:1,自引:0,他引:1
高分辨率遥感影像提供了地物更丰富的信息,包括光谱信息、地物结构、形状、纹理以及地物之间的空间关系等多方面的信息。面向对象的影像分析方法以目标地物为研究对象,充分考虑目标地物的形状、结构及空间关系等信息进行目标的提取和分析,是当前高分辨率信息提取技术的主要方法。研究了采用面向对象目标的思想将MRF方法应用于高分辨率遥感影像的道路目标提取中,并进行了道路提取实验。 相似文献
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无人机影像具有高空间分辨率的特性,在体现地物细节上有着多光谱数据所不具有的优势,同时也使得常规的多光谱影像的信息提取方法并不适用于无人机影像,针对这一问题,面向对象法被应用于高分辨率影像信息提取中;与常规方法相比,面向对象法不仅仅是利用影像的光谱信息,也考虑了影像的纹理、颜色、形状指数等多种要素,大大地提高了高分辨率影像的信息提取精度。但面向对象法涉及要素多,需要对研究区有一定的了解,同时需要建立相应的分类规则。该文分别利用基于光谱分析的阈值法及基于对象的面向对象法,对居民区、丘陵区、水体及混合区进行基础地类信息提取,并从时间及精度2个角度进行对比分析。 相似文献
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面向对象的绿地信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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高分辨率遥感影像信息提取方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题。遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化。高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题。 相似文献
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QUICKBIRD影像用于城市用地信息提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本研究采用基于对象的分类技术,依据高分辨率卫星影像QUICKBIRD的特征,对乌鲁木齐市用地信息的提取进行了研究。结果表明,此种分类方法具有较高的分类精度和较快的分类速度。 相似文献
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国产高分卫星分辨率的不断提高,使其可以从几何形态、纹理结构及光谱信息等不同侧面实现对城市地表要素的精细描述。与面向对象分类技术相比,深度学习技术的快速发展,使得城市建筑物提取的精度不断提高。然而,由于道路两旁高大建筑物及树木的遮挡,城市道路的提取精度依然有限。本文在利用卷积神经网络提取建筑物的基础上,利用OSM面状道路数据及城市边界数据,结合植被指数和水体指数,借助空间图层叠加,使得城市建筑物、道路、植被和水体提取总体精度优于90%,为国产高分影像辅助城市精细化管理和应用提供了有效解决方案。 相似文献
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面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖信息提取 总被引:3,自引:0,他引:3
利用高分辨率影象提取土地覆盖信息的关键技术在于如何利用丰富的纹理信息来弥补光谱信息的不足。面向对象的图像分类技术改变了传统的面向像素的分类技术:(1)用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征:形状、纹理、相互关系、上下关系等信息。面向对象的土地覆盖分类结果与传统分类方法相比,其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类。 相似文献
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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。 相似文献
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高分辨率影像的广泛应用推进面向对象影像分析(OBIA)的发展,而分割作为面向对象分类的关键步骤,其尺度的选择直接关系到地物信息的提取。空间尺度是地物的固有属性,在合适的分割尺度下可以更好地挖掘地物信息。本文结合最大面积法和分割质量评价模型对张山营镇影像进行分割实验,先通过分析对象最大面积初步得到最优尺度范围,后结合分割质量评价模型以确定最优分割尺度层次。在此基础上,综合样本提取的光谱、纹理等特征进行规则训练,最终完成面向对象的土地覆被分类研究。结果显示:基于多层次最优尺度的规则分类方法获得更好的分类结果,其总体精度为88.8%,Kappa系数为0.861,而基于单一尺度的最邻近法总体精度81.4%,Kappa系数0.773,基于单一尺度的规则分类法总体精度为83.2%,Kappa系数为0.85。 相似文献
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随着国产卫星遥感影像在电力部门的应用日益深入,利用高分辨率国产卫星遥感影像对输电线路走廊地区进行快速准确的地表覆盖分类成为现实。本文以湖北省输电线路走廊为研究对象,通过多种地物分类方法对比试验,综合利用高分辨率影像的光谱、纹理、形状等特征优势,以"高分一号"影像为例探索出面向对象的层次分类法,快速实现了地物的精确提取,可用于输电线路走廊地区山火评估及预防。研究结果表示,面向对象的层次分类法对于输电线路走廊地物快速分类是可行的并且能达到较高的精度。 相似文献