利用Sentinel-2A影像的面向对象特征湿地决策树分类方法

苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。     

面向对象和规则的高分辨率影像分类研究

随着航天遥感技术的发展,遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率极大提高,高效解译并处理海量的、具有空间几何信息和纹理信息的地物高分辨率遥感影像数据已成为遥感领域研究的重点与难点。对此,本文提出一种面向对象和规则的遥感影像数据的分类提取方法,即通过发现和挖掘高分辨率影像丰富的光谱和空间特征知识,建立影像对象多层次网络分割分类结构,实现对遥感影像准确快速的地物分类和精度评价。以藏南地区WorldView-2影像数据为试验研究对象,采用面向对象和规则的影像分类方法进行验证试验,即综合采用均值方差法、最大面积法、精度比较法进行分析,选择3种最佳分割尺度建立多层次影像对象网络层次结构进行影像分类试验。结果表明,采用面向对象规则分类方法对高分辨率影像进行分类,能使高分辨率影像分类结果近似于目视判读的结果,分类精度更高。面向对象规则分类法的综合精度和Kappa系数分别为97.38%、0.967 3;与面向对象SVM法相比,分别高出6.23%、0.078;与面向对象KNN法相比,分别高出7.96%、0.099 6。建筑物的提取精度、用户精度分别比面向对象SVM法高出18.39%、3.98%,比面向对象KNN法高出21.27%、14.97%。     

高分辨率遥感影像建筑物分级提取

高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。     

基于机载LiDAR数据和遥感影像的复杂建筑物提取

综合利用机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像数据优势,提出了一种面向对象的分层分类提取复杂建筑物的新方法。首先根据坡度强度信息,将影像分割成高、中、低坡度目标;再采用阈值法进行陡峭区、地表面和建筑物的初始分类;最后根据邻近对象光谱相似性原则,对陡峭区进行多尺度分割,并结合光谱、形状和空间关系等特征,基于模糊分类对建筑物提取结果进行优化。实验表明,该方法提取的建筑物信息精度较高,轮廓边缘相对完整。     

一种面向对象的高分辨率遥感影像信息提取方法

针对传统面向对象分类方法的不足,根据研究对象特征构建了一种改进的面向对象的高分辨率遥感影像信息提取分类方法.首先利用SLIC超像素算法对影像进行分割,并提取分割后影像的纹理、光谱和形状特征;再利用SVM分类器提取影像信息,区分相似性较高的耕地和道路;然后利用随机森林算法提取水体和人工表面;最后对不同地物信息的提取结果进行拼接,实现土地利用分类.结果表明,与传统的面向对象分类方法相比,该方法的分类精度更高.     

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。     

多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类

针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。     

一种遥感影像自动识别耕地类型的机器学习算法

耕地作为重要的土地资源,关系着国家的粮食安全问题,因此迫切需求快速准确获取耕地信息的方法。传统的遥感影像监督分类方法以训练样本和待分类像元/图斑的光谱特征或纹理特征的一致性作为分类依据,这对训练样本的依赖性较强。对此提出了一种基于影像窗口子区的耕地类型自动识别算法,通过提取一定大小影像窗口子区的多光谱和多层次特征,利用机器学习算法,实现影像窗口子区耕地和非耕地类型的自动判别。依据该算法,可以通过建立某个区域内遥感影像耕地类型的特征库,实现对影像窗口子区类别的非监督自动判别,提高目前分类算法的自动化程度。以东北地区高空间分辨率遥感影像为例进行实验,精度达到了90. 8%。该算法为耕地信息自动化快速获取提供了技术支持,也可用于遥感影像中某一种纯净地物类型的快速提取。     

基于高分辨遥感影像城市绿地信息分类提取

利用高分辨率遥感影像对城市绿地系统监测规划,对城市生态建设具有重要意义。现采用ENVI FX面向对象模块,以杭州市西湖区遥感影像为基础数据,按照基于NDVI再有监分类的思想,详细介绍了以光谱、纹理和空间形态特征建立基于规则与样本的城市绿地类型提取技术流程。根据总体分类精度和kappa系数大小,城市绿地信息提取精度较好。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取

建筑物的倒损信息是震后灾害评估的一项重要指标。文中应用震后高分辨率遥感影像数据,采用面向对象分类方法,以最优分割参数对影像进行分割,构建多尺度影像对象层次结构。通过影像对象的光谱、形状、纹理等特征及空间拓扑关系建立分类规则库,提取基本完好、受损和完全倒塌三类破坏等级的建筑物震害信息。结果表明,面向对象分类方法能够实现提取三类等级的建筑物震害信息,从而满足地震灾害快速评估要求。