基于面向对象分类的城市土地利用变化检测

以新疆乌鲁木齐某区域2013年的GeoEye影像和2015年的IKONOS影像为辅助数据,进行基于面向对象分类的城市土地利用变化检测实验;根据各类地物的提取规则,提取了实验区域的地物信息,并利用ENVI5.1软件进行了变化检测。结果表明,面向对象分类的变化检测方法总体精度为85.97%。为了提高该方法的精度,结合目视解译方法,面向对象方法 +目视解译的变化检测精度为87.00%,说明目视解译方法在一定程度上提高了检测精度。     

利用面向对象方法提取湿地信息

利用面向对象方法和ETM数据提取湿地信息.选取的试验区位于黄河源区,提取的湿地信息包括沼泽湿地和湖泊湿地.该方法通过图像分割、类型划分、特征选取与分类以及精度评价等4个步骤实现.试验结果表明,面向对象方法能够有效提取湿地信息,提取的图斑边界平滑,避免了椒盐状破碎图斑.该方法可以推广应用到其它地区,它在一定程度上能提高信息提取自动化程度,减少工作量,提高工作效率.     

面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测

变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。     

基于Landsat5-TM遥感影像植被监测方法研究

针对Landsat5-TM遥感影像植被监测方法进行了研究,采用了变化向量分析方法,通过分析采用绿度指数GVI和垂直植被指数PVI来进行植被检测,并通过最大类间方差进行阈值的选取,采用Landsat5-TM遥感影像数据进行了试验,通过变化检测分类图和变化类别图斑统计的方法对结果进行了评价,变化检测分类精度较高。     

COSMO-SkyMed颜色变换强度RC法南京建设用地变化检测

基于非局部滤波的SAR强度RC合成变化检测法对小图斑、线型地物等动态监测灵敏，且对数据获取无时空基线要求，在多云多雨城市地表要素变化检测中具备潜力。本文研究以多时相SAR强度RC合成图为数据源，提出一种基于色彩空间变换的变化图斑半自动提取方法，即通过色彩空间转换、训练样本选取、监督分类影像分割、变化区域提取4步骤，可实现基于SAR强度图的城市建设用地动态监测与图斑高效更新。选取南京河西新城与江北新区为示范，以最优参数配置（3特征向量与10样本类别）进行试验，实现了优于88%的建设用地查准率指标。     

面向对象的遥感变化检测研究

通过分析传统的遥感变化检测方法存在的问题,提出了面向对象的遥感变化检测方法。本文利用某地ETM+两个时相的遥感影像,将面向对象和传统变化检测方法进行定性定量的比较,从而得出面向对象的遥感变化检测方法的优势。该方法采用了基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象的多尺度分割方法和模糊分类的方法对变化检测图像进行处理,从而提高了变化检测结果的精度。最终得到较理想的实验分析结果。     

建筑物变化的多特征融和及随机多图综合检测法

针对遥感影像建筑物变化检测过程中存在构造的差异影像凸显建筑物效果不理想 、提取训练样本质量差及分类精度低等问题,本文从差异影像构造、高质量训练样本提取及分类方法等3方面进行研究,提出一种基于多特征融合及随机多图的遥感影像建筑物变化检测方法.首先,把通过CVA获取不同时相遥感影像光谱特征差异图、纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图及通过求差获取不同时相遥感影像形态学建筑物指数特征差异图、最佳尺度分割后的形状特征差异图按照一定比例相加来构造差异影像,从而有效凸显建筑物变化信息;然后采用构造的变分去噪模型对差异影像进行去噪处理,利用频域显著性方法获取去噪差异影像的显著性图,通过模糊c-均值算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类,从而获取高质量建筑物及非建筑物训练样本;最后,把从遥感影像及特征影像上提取建筑物和非建筑物训练样本的邻域特征引入随机多图分类模型中进行标签训练,并利用训练好的随机多图分类器对粗变化检测图进行建筑物变化检测,从而得到高精度的建筑物变化检测结果.为了验证本文方法的有效性,选择同源及多源遥感影像进行试验分析.试验结果表明,本文方法可以检测出更多建筑物变化信息及较少的非建筑物变化信息,同时Com值、Cor值及FM值也明显高于其他比较方法.     

方差齐性检验与模糊评价的遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像地物空间结构复杂、光谱纹理信息丰富的特点,该文提出一种基于Levene检验及模糊评价的遥感影像变化检测方法。首先,对预处理后的两期影像叠置分割得到图斑对象,提取其光谱、纹理等特征;其次,利用改进的Levene检验法统计各图斑变化信息得到候选变化图斑,经IHS变换获取影像色调信息,结合纹理特征进行变化向量分析;最后,通过迭代的方式确定阈值并计算候选图斑的变化隶属度,确定最终变化区域。选取江苏省某地区ZY-3高分辨率遥感影像进行实验,结果表明:改进的Levene检验法很大程度地减少了后续的计算量,提高了变化检测精度,对于相对辐射差异较大的非变化图斑具有良好的容错性;采用色调-纹理特征及模糊评价法可以有效地降低漏检及虚检率,提高变化检测精度。     

高空间分辨率遥感影像下的违法用地变化检测

遥感影像时间、空间分辨率的逐渐提高和图像识别技术的发展,使基于高分辨率遥感影像进行自动、准确、快速的违法用地检测成为可能。本文利用高空间分辨率遥感影像,提出了一种基于地物分布特性的违法用地变化检测方法,将违法用地判别特征知识融入变化检测模型,实现违法用地变化信息自动提取。选取广州市从化街口地区为研究区域,试验结果表明该方法能够辅助应用人员在大范围内快速地定位疑似违章用地图斑,提高生产效率,取得较好的应用效果。     

利用DSM以及彩色遥感航空影像快速提取建筑物目标信息

利用激光数据成果DSM以及真彩色航空遥感影像,借助面向对象的分析手段对试验区建筑物目标信息进行快速提取。结果表明,基于以面向对象分类技术为核心的eCognition,结合地物颜色信息、植被指数等特征能够对绿地目标进行提取,并可以利用eCognition围绕设定的规则利用逻辑运算实现绿地利用的变化检测。     

面向对象的投影互分割道路变化检测

通过实验提出了面向对象的投影互分割城市道路变化检测方法。选用不同时相的QuickBird图像,根据地物影像的光谱、形状及纹理等特征进行多尺度分割和层次分类,提取城市道路目标;建立检测层,将不同时相的图像分类结果投影到检测层的相应对象层上,并进行互分割,通过判断某一位置地物类别的一致性,实现道路变化检测的目的。实验表明,面向对象的投影互分割道路变化检测能得到较好的检测效果。     

基于KL散度的面向对象遥感变化检测

遥感影像的变化检测从基于像素到面向对象,从阈值分割到相似性度量已有众多的研究成果;但在对面向对象遥感图像变化检测中,存在分割参数的选择、变化阈值的确定、对象变化程度的表达等问题。为此,提出一种基于相似度测度的面向对象遥感影像变化检测方法,并打破了以往仅以有/无变化的检测结果所呈现的表现形式。首先计算了图像对象分割的最优参数,得到了2个时相的图斑对象,并进行了空间叠加处理;然后利用KL相似度计算方法计算了图斑对象的相似度系数,利用直方图统计了该系数的自然聚类特征;再运用不同的自然聚类特征值,分级得到了图斑对象的变化程度;最后,分析了不同参数分割结果、不同分级方法对图像变化程度检测的影响,同时通过对比有/无变化的检测结果,验证了本研究所提方法的科学性和有效性。     

面向对象的高分辨率遥感影像变化检测

目前遥感影像变化检测技术已广泛应用在许多领域,成为遥感技术的热点。对变化检测分类和传统变化检测方法在高分辨率遥感影像变化检测中存在的问题进行分析,提出面向对象的变化检测思路,并进行试验。试验结果表明,利用面向对象技术进行影像分类,再进行变化检测能达到较好的效果。     

基于分类与形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法研究

本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利用Hough变换提取直线边缘轮廓线,并以此为基础进行轮廓拟合和制图综合,从而得到规则的、方形组合的建筑物形状信息。     

面向对象的eCognition遥感影像分类识别技术应用

以位于印度尼西亚Kalimantan热带雨林地区的1幅具有3个通道的雷达图像为研究对象,利用面向对象方法对高分辨率遥感影像的水体进行提取,在分割的基础上,经过分层分类,充分利用影像的光谱信息、拓扑信息、形状特征等构建知识库进行分类,实验结果理想,相对传统基于像素的图像分类分析方法结果图斑完整,提高了分类精度。     

一种基于矢量数据的遥感影像变化检测方法

为克服多时相遥感影像变化检测因成像季节、拍摄角度等因素产生的误差,针对影像变化通常少于未变化的情况,提出了一种利用旧时相矢量图与新时相影像进行变化检测的方法。利用旧时相带有类别信息的矢量约束,对新时相遥感影像进行细分割获得图斑,对图斑提取光谱、纹理等特征,通过主成分变换构建特征集,在类别的约束下,应用孤立森林计算图斑的变化指数,避免了传统变化指数计算方法因引入易受变化图斑干扰的值而产生的误差,同时,依据贝叶斯方法自动获取各地物类别的变化阈值,进而获得变化图斑。选取高分1号等数据分别进行两组实验,通过对比马氏距离与孤立森林方法,验证了采用矢量图与孤立森林方法进行变化检测的有效性,实验结果的正确率分别为0.923 5及0.931 8。     

基于监督分类融合与优化的森林面积变化自动检测方法

当前监督分类方法在利用遥感影像进行森林面积变化检测过程中不能自动完成检测,需要人工辅助进行,耗费大量人力、物力,且单一方法检测结果不够精准。对此,本文在森林资源变化特征提取的基础上,通过对当前常用分类方法的优劣性分析,将多种分类方法进行融合与优化,探讨了一种速度更快、准确率更高的基于森林特征分类及变化图斑自动提取方法。该方法实现了多种分类方法的有效融合和检测过程的自动进行,经过实际验证,该方法能够提高工作效率,检测图斑的正确率也较单一方法有了较大提高,促进了森林资源遥感监测进一步开展。     

基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测

为了提高矿山遥感监测的自动化程度,弥补传统监测方法的缺陷,以国产高分二号(GF-2)影像为数据源,根据矿山监测的目标,提取多源特征,构建一种自动化程度较高的面向对象的变化检测方法,用于矿山环境的动态监测。这种方法在利用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)进行变化检测的基础上自动选择训练样本,然后利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)提取变化信息。将该方法与其他常用的5种方法对比,实验结果表明:该方法的检测精度高达98. 73%,且自动化程度高,很适用于矿山环境的动态监测分析;以四川省攀枝花市米易县的典型矿山和尾矿库为例,开展矿山及周边环境动态监测实验,准确地检测出了矿山及其周边区域所发生的变化,验证了该方法的可行性,也为矿山实施大规模遥感动态监测提供了范例。     

基于高分遥感影像的海口市违法建筑监测

基于WorldView遥感高分辨率影像,对海口市违法建筑进行了变化检测与人工识别.选取两时相遥感影像,通过变化检测发现疑似违法建筑空间分布,最后利用叠加分析与人工解译确定违法建筑物.实验结果表明,变化检测可提供较高位置精度和效率,最终人工判读解译图斑合计误判率仅为0.68％,可作为城市违法建筑监测,是一种高效率、高适普性的违法建筑监测方法.     

面向对象分类技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用研究

应用高分辨率遥感数据进行矿山环境监测是近几年来矿山监测工作的一个发展趋势,信息提取技术是遥感数据应用中的关键。传统的像元分类方法只考虑了光谱信息,信息提取量少,分类精度低,难以满足高分辨率数据信息的提取。本文以IKONOS影像为数据源,利用面向对象分类新技术,探讨该技术在矿山高分辨遥感数据中的应用。最后运用kappa系数比较评价面向对象分类方法与传统的像元分类方法。研究表明,面向对象分类法比基于像元分类法精度更高,效果更好,具有较好的应用前景。