面向对象的高分辨率影像农用地分类

采用面向对象的影像分类方法,结合多尺度分割技术,以QuickBird影像为实验数据,进行农用地的精细自动分类。首先,根据地物大小,选择最优分割尺度,构建多尺度分割等级网;然后,综合利用高分辨率影像的光谱信息、纹理和形状特征,建立各个对象的特征集;最后,通过目视解译建立隶属度函数,实现地物的分层提取。实验表明,该方法能有效区分农作物种类,相对于传统的像素级分类方法,该方法明显提高了高分辨率影像的分类精度,且避免了"椒盐"噪声的产生。     

基于eCognition的混合对象分类方法研究

正一、引言遥感影像的自动解译一直是研究的热点,也是难点。目前,主流的遥感影像处理软件如eCognition(易康)、ERDAS、ENVI都能够提供遥感影像自动解译功能。其中eCognition是由德国Definiens Imaging公司开发的智能化影像分析软件,提供面向对象的遥感信息提取功能,具有独特的多尺度分割技术。遥感影像的自动解译包括分割和分类两个步骤,其中分割是分类的基础,分割的好坏决定着分     

基于1∶10000 DLG数据的地表覆盖要素自动提取研究

遥感图像地表覆盖要素的自动提取是目前卫星产品应用研究的热点之一,针对其提取效率问题,本文研究利用1∶10000 DLG数据的地表覆盖要素自动提取方法,并通过四川省某市城区WorldView2影像及其DLG数据进行实验研究。结果表明：该方法能够有效地提高高分辨率遥感影像地表覆盖要素自动提取的效果,很大程度上降低了繁琐的人工解译的工作量,提高地表覆盖提取的工作效率和精度。     

基于1：10000DLG数据的地表覆盖要素自动提取研究

遥感图像地表覆盖要素的自动提取是目前卫星产品应用研究的热点之一,针对其提取效率问题,本文研究利用1：10000DLG数据的地表覆盖要素自动提取方法,并通过四川省某市城区WorldView2影像及其DLG数据进行实验研究。结果表明：该方法能够有效地提高高分辨率遥感影像地表覆盖要素自动提取的效果,很大程度上降低了繁琐的人工解译的工作量,提高地表覆盖提取的工作效率和精度。     

第一次地理国情普查中地表覆盖分类典型问题解析

地表覆盖分类数据作为第一次地理国情普查成果重要的组成部分,其分类的正确性,主要依据影像判读.因此,影像地表覆盖分类判读问题成为内业质检过程中一个重要环节.现将针对在第一次地理国情普查内业质检中遇到的相同影像纹理分类判读、对地类定义理解不到位及采集尺度不统一等典型地表覆盖分类判读问题及错误产生的原因进行解析.     

基于DLG数据的植被快速构面研究

以高分辨率遥感影像及1︰5000DLG数据为研究对象,采用面向对象的多尺度分割方法,充分利用分割对象的光谱特征、几何特征及纹理特征等信息,同时运用1︰5000DLG数据中的植被标识点及植被线,自动进行植被的快速构面,从而提升植被构面的效率,然后考虑测绘生产中植被信息提取的精度和效率因素对植被构面成果进行边缘规范化处理。该研究对地面其他面状地理要素准确提取及提高效率具有一定的借鉴意义。     

DLG图形坐标系转换的探讨

通过对DLG图形中的图元坐标信息进行提取、转换、更新,实现了DLG图形的坐标系转换。对于日常工作中常常遇到的DLG资料坐标系与实际要求不一致的问题,能解决小批量DLG图形坐标系的转换,操作方便快捷,成本低。     

地理国情普查中解译样本问题及处理方法研究

遥感影像解译样本是辅助高分辨率遥感影像目视解译的重要参考资料.对在地理国情普查项目生产实践中解译样本拍摄时遇到的若干问题进行了探讨,并阐述了相应的处理方法.对解译样本进行研究能够大幅度提高内业影像判读的准确性,从而降低外业工作量,提高工作效率.     

车载点云特征对应影像自动分割技术研究

车载点云数据通过自动提取,可快速得到大量的三维特征数据,利用同步影像数据不仅能提高目标判读的准确性与效率,而且能获取目标对象的属性信息,对质检巡视、部件属性调查、三维建模等生产活动有重要的作用。本文提出了一种车载点云特征数据对应的影像自动分割技术,通过影像的位置姿态判断影像与特征信息间的关系,实现最佳影像自动选取和分割,生成适当范围局部正射影像,并在新影像中标示出特征信息的正确位置。     

面向对象的成都平原多源遥感影像分割尺度研究

要对高分辨率遥感影像进行分类,采用面向对象的遥感影像分析技术比传统的面向像元的遥感影像分析技术优越。要使用面向对象的遥感影像分析技术,关键的第一步是要对遥感影像进行分割,以便得到一系列与地物有密切联系的影像对象。分割的准确性与分割的尺度选择有关。本文针对成都平原高分辨率卫星影像分割尺度选择进行试验和研究,采用不同尺度对试验区不同分辨率遥感影像进行影像分割,并比较分割结果,得出成都平原高分辨率遥感影像数据分割最佳尺度与影像对象亮度均值标准差最大值所对应的分割尺度一致;并且遥感影像空间分辨率越高,最佳分割尺度越大,反之亦然。