基于QuickBird卫星数据的土地利用分类规则集研究

以天津滨海新区为实验区,研究面向对象技术的高分辨率遥感影像土地利用分类规则集。针对耕地、草地、水域、建设用地、交通运输用地、空闲地的特征差异,综合多尺度的分割特征,尝试不同的分割尺度,最终选定两个最优分割层次,即大尺度层次(分割尺度为400)和小尺度层次(分割尺度为240)。采用有效的特征参数,包括自定义的特征增强参数(NDVI参数、色度放大函数)以及最大差异特征参数、面积参数、不对称性参数、标准差参数,确定各特征的隶属度函数,最终建立分类规则集;应用该分类规则集,通过图层间信息的传递与合并,对实验区的QuickBird(QB)遥感影像进行土地利用分类,精度达86.98%,有效避免了椒盐现象。实验证明了面向对象的遥感影像分类方法可充分利用高分辨率影像丰富的信息,有效地提高分类精度。     

辽宁太子河上游沿岸景观格局的幅度效应

河岸景观幅度效应是河流生态学研究的关键问题,是河岸管理的重要依据.基于2008年2.5m的SPOT5影像解译的景观类型图,应用缓冲带分析和景观格局指数分析,研究了辽宁太子河上游河流沿岸25 m、50 m、100m、200 m、500 m和1000m范围的景观幅度效应.结果表明:①河流两侧景观具有明显的幅度效应.距河道近的区域表现出具有多种景观要素的密集格局,斑块类型呈均衡化分布趋势,破碎化程度和丰富度较高;随距河道距离的增加,区域具有优势景观类型,景观中斑块形状变的规则,均匀度和丰富度降低.②景观类型分布具有区域性.草地和裸地主要分布在河道两侧50～100 m内,农田和居民地主要分布在河道两侧100～200 m内;离河道越远的区域受人类干扰越小,林灌植被保存好;研究区内河滩总面积较小,多分布在距河流25～50 m范围.③河流两侧景观在类型尺度和景观尺度上均具有明显的幅度效应,但由于景观自身发育和人类活动的异质性,幅度效应在不同类型间表现不同.     

面向对象的山地区域多源遥感影像分割尺度选择及评价

随着遥感技术的飞速发展,通过各种传感器获取的影像种类越来越多.传统的面向像元的影像分析技术已难以适应高分辨率影像,面向对象的影像分析技术应运而生.面向对象的影像分析技术所面临的首要问题是影像分割,如何选择合适的影像分割尺度已成为面向对象影像分析技术的关键.为了提高遥感影像分割尺度选择的准确性,通过对影像分析建立了分割质量函数,针对不同分辨率的多源遥感影像进行分割实验,获取了最优分割尺度,最后提出了一种顾及面积和光谱的分割匹配指数对最优分割尺度进行评价,并研究了分割尺度与亮度均值标准差、影像空间分辨率之间的对应关系.研究结果表明,构建的分割质量函数获取的最优分割尺度避免了人工分割带来的主观性,建立的同时顾及面积和光谱因子的分割匹配指数验证了最优分割尺度选择的正确性.     

基于形态学的多尺度遥感图像分割方法

基于形态学提出了多尺度遥感图像分割方法。首先使用面积形态学算子处理原始图像,构造不同尺度下的遥感图像;然后提取多波段遥感图像梯度,充分利用遥感图像的多波段信息;再在不同尺度的图像上使用区域标记方法提取标记,作为分水岭分割算法的生长点;最后使用分水岭分割实现对遥感图像的多尺度分割。该方法在Matlab中予以编程实现,并将其应用于江苏省海安SPOT影像中,实现对图像不同尺度的分割,能够有效提取出多波段遥感图像中不同尺度下的地物。     

城市植被尺度鉴别与分类研究

城市地物具有多尺度分布特点,尺度鉴别与确定是分类的前提。提出改进的面积相对差指标,根据城市植被的分布状态确定最优分割尺度。采用面向对象方法,利用对象的光谱和空间信息对高空间分辨率影像进行植被分类。与基于像元的传统光谱分类方法和单尺度分类结果比较,最优分割尺度的鉴别和面向对象的分类方法分类精度较高,6种城市植被的分类总精度达85.5%,Kappa系数为0.83;同时有效抑制了光谱数据分类中存在的地物破碎问题。     

高分辨率遥感影像多尺度分割参数优化及其在面向对象分类中的应用

分割和分类是面向对象分类方法的2个基本步骤,分割的效果会直接影响分类的精度。因此本研究以福建省平潭岛的SPOT-5高空间分辨的遥感影像为研究数据,利用正交试验的方法探究该区域多尺度分割的最优参数,并建立分类规则进行分类。最后将基于像元的监督分类与面向对象的分类方法进行比较分析,得到的总体精度分别为77.50%和89.00%。结果表明,由于面向对象的分类方法能更充分的利用影像的光谱信息、几何结构和纹理特征,在高空间分辨率的遥感影像分类中更具有发展前景。     

土地利用景观格局空间尺度效应研究

城市土地利用景观格局研究对城市规划设计和土地资源管理具有重要的理论价值和现实意义，而研究尺度的选择是其必不可少的部分。本文基于景观生态学方法，以武汉市为研究区域，选取聚集分散指数、斑块类型指数、形状指数三种类型指数对土地利用景观格局进行分析，同时引入层次分析法，研究武汉市土地利用景观格局的空间尺度效应及其响应特征，结果表明武汉市土地利用景观格局具有明显的空间尺度效应，随着空间尺度的增大，景观破碎程度增大，景观分布越来越分散，景观异质性减小，斑块之间连接度越来越弱。在此基础上，建立最佳尺度选择模型，并基于分型理论对最佳尺度的合理性进行验证，最终得出武汉市土地利用景观格局研究的最佳空间尺度为60 m。     

土地利用景观格局空间尺度效应研究——以武汉市为例

城市土地利用景观格局研究对城市规划设计和土地资源管理具有重要的理论价值和现实意义,而研究尺度的选择是其必不可少的部分。本文基于景观生态学方法,以武汉市为研究区域,选取聚集分散指数、斑块类型指数、形状指数三种类型指数对土地利用景观格局进行分析,同时引入层次分析法,研究武汉市土地利用景观格局的空间尺度效应及其响应特征,结果表明武汉市土地利用景观格局具有明显的空间尺度效应,随着空间尺度的增大,景观破碎程度增大,景观分布越来越分散,景观异质性减小,斑块之间连接度越来越弱。在此基础上,建立最佳尺度选择模型,并基于分型理论对最佳尺度的合理性进行验证,最终得出武汉市土地利用景观格局研究的最佳空间尺度为60 m。     

基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法

针对现有滤波方法在低矮植被密集覆盖区域处理效果差的问题,该文根据不同尺度下无人机影像匹配点云数据所表达的地形地物特征不同,提出基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法。首先,通过不同尺度的虚拟规则网格构建不同分辨率的DSM,将任意两个不同分辨率的DSM进行差值计算,得到对应两个尺度下的地表特征差异(高程变异程度);然后,对差值DSM计算高程变异系数,根据地物边界区域高程变异系数远大于地形区域的特征进行阈值分割;最后,分析计算高程变异系数的最佳邻域,讨论最佳分割阈值的设定。与传统CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法对低矮植被密集覆盖区域的对比实验结果表明,该文方法在低矮植被密集覆盖区域能准确剔除植被点并保留地面点,其中Ⅰ类、Ⅱ类误差分别为9.20%、5.83%,平均总误差为7.68%,均优于CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法,可为后期快速建立高精度DTM奠定基础。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像城市用地分类研究

对城市用地类型进行研究,能够为城市土地的合理规划、布局及管理提供信息支撑.本文采用基于面向对象的影像分析技术依据多尺度影像分割结果,对呼和浩特市城市中心区用地进行分类研究.试验表明这种分类方法不仅速度快而且精度高,为高分辨率遥感影像城市用地分类研究提供了新思路.     

基于高空间分辨率遥感影像的湿地信息提取技术研究

如何利用遥感技术获取高精度的湿地信息是湿地遥感研究中的重要内容之一.基于高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,综合利用遥感数据的光谱信息、纹理特征、拓扑关系等信息进行多尺度分割,通过对对象的目视解译建立隶属度函数,并结合最邻近分类法,获取湿地信息.并以福建省闽江口湿地为例,采用高分辨率的SPOT5影像数据,研究表明：利用面向对象的方法对SPOT5遥感影像进行湿地信息的提取精度达到90.40%,为湿地信息的提取又提供了一个有效的方法.     

面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取

依据高分辨率遥感影像的特点,采用面向对象方法提出"自下而上"的多尺度分割方法,即按照由小尺度分割至大尺度分割的顺序,并结合掩膜操作对山东师范大学IKONOS影像进行了建筑物提取试验。结果表明,该方法较传统的"自上而下"的尺度分割方法精度有显著改善,其分类结果形状较为规整,更接近实际地物。     

面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例

在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。     

应用基于纹理的面向对象分类模糊方法提取水田信息

针对面向对象分类方法进行图像处理时出现大量冗余多边形及其分类结果出现斑点等不足,提出基于纹理特征的分割方法。先对原始图像进行纹理增强、主成分分析、低通滤波和图像分割等预处理,得到原始图像的纹理特征二值图;将二值图作为独立波段与其他波段进行假彩色合成,得到纹理增强图,再对其进行多尺度分割和模糊分类。以南京市浦口区2002年9月SPOT图像为例,分别利用上述两种方法提取图像中的水田信息,基于纹理特征的分割方法克服了面向对象分类方法的不足,并且由于在进行模糊分类时分割出的对象大量减少,一定程度上减小了确定模糊区间的难度,较好地提取出水田信息,提高了图像的分类精度。     

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Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取

利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km²。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。     

基于RapidEye卫星和面向对象方法的南方山区居民地提取（英文）

在中国快速城市化进程中,农村居住人口减少的同时居住用地却呈增加趋势,这一现象在南方山区尤为明显。利用遥感技术进行农村居民地信息的提取与分析具有重要意义。本研究选取江西省泰和县为典型研究区,基于RapidEye卫星影像,利用面向对象的分类方法进行居民地的分类提取。构建的分类规则集包括归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI、亮度以及长/宽比。通过多次实验,图像的最佳分割尺度设置为200。通过设置不同的分类规则参数,提取了研究区的居民地及其他土地利用类型,并进行分类结果验证和精度评价。研究区的居民地分类总体精度为78.40%,生产者精度和用户精度分别为68.75%和77.33%。结果表明通过利用面向对象的分类方法,Rapid Eye卫星影像为农村居民地信息提取提供了适宜数据源。与第二次全国土地调查结果相比,存在93.67公顷的分类差异,主要分布在居民地与其他土地利用类型的毗邻地区。     

基于GF-1遥感影像的艾比湖区域田间尺度土壤盐渍化监测方法

土壤盐渍化是制约农业生产和发展的主要障碍。目前土壤盐渍化的遥感监测主要基于中、低分辨率卫星影像,并采用传统的基于像元分类方法,对盐渍化信息的细节描述不足,监测精度不高。本文使用国产GF-1影像,结合自上而下的多尺度分割技术和面向对象的信息提取技术,针对田间尺度下的盐渍化信息进行精确地提取、分类,并与传统分类方法进行了对比。结果表明：面向对象法和最大似然法的分类总体精度分别为92.72%和84.31%,Kappa系数分别为0.90和0.78。该技术能准确提取田间尺度下的盐渍地信息,在未来的农田盐渍化高精度监测研究中具有一定应用价值和发展潜力。