基于Canny算法的面向对象影像分割

面向对象的影像分析方法是当前信息提取的研究热点,而影像分割是面向对象方法的核心技术,分割效果的好坏直接影响影像对象的提取.将Canny算法在边缘检测上的优势同面向对象信息提取软件eCognition 8.0提供的二次开发平台结合在一起,提出一种基于Canny算法的面向对象的影像分割新方法.试验结果表明,该方法不仅准确可...     

遥感影像面向对象信息提取技术在GIS土地管理中的应用

本文主要研究通过高分辨率遥感影像和eCognition软件,利用面向对象信息提取技术来获取村庄尺度土地利用类型空间数据的技术方法。本项研究中的实验区主要地物包括麦田、旱作物、荒地、苗圃、道路、水体、建设用地和树木等类型。通过设置不同的分割参数并目视判定待识别地类的轮廓分割效果,获取适用于村庄尺度土地利用类型分类的最优分割参数,并通过分类精度对比说明面向对象信息提取相对于传统分类方法的巨大优势。     

一种改进的基于最小生成树的遥感影像多尺度分割方法

影像分割是遥感影像面向对象信息提取的基础步骤。基于多特征、多尺度及考虑空间关系的遥感图像分割是主流研究方向。本文基于eCognition软件的多尺度分割思想,引入基于图论的最优化理论,提出了基于最小生成树分割和最小异质性准则的多尺度分割方法。该方法采用相干增强各向异性扩散滤波和最小生成树分割得到初始分割结果,通过最小异质性合并准则同时考虑多波段光谱特性区域形状参数进行区域合并,实现多尺度的影像分割。本次研究选取两景试验影像,对本文方法和eCognition软件的多尺度分割方法开展了目视比较和定量指标评价,结果表明,本文提出的方法是一种有效的影像分割方法,在光谱差异较小区域的细分方面优于eCognition方法。     

遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例

如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。     

面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取

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.     

基于WorldView-3的城市下垫面信息提取

采用长春市WorldView-3高分辨率遥感影像数据,利用面向对象方法建立多尺度网络层,同时基于不同地物的光谱、几何特征构建了eCognition中的分类规则集,提取了城市下垫面用地信息。最后通过混淆矩阵对分类结果进行精度评价,得到较好的分类效果。本次研究初步解决了阴影归类和建筑与硬质地面区分等问题,提高了城市下垫面信息提取精度。     

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.     

高分辨率影像融合算法对滨海湿地土地利用分类精度的影响

针对融合算法对影像分类精度具有明显影响的问题,本文选择连云港海岸带埒子河口滨海湿地为研究区,以GF-1卫星影像为数据源,首先分别使用Gram-Schmidt算法、PCA算法及Brovey算法进行影像融合。然后在eCognition软件平台上,基于面向对象多尺度分割技术,利用随机森林算法对影像进行土地利用分类,并对分类结果进行精度评价。试验结果表明,不同融合算法影像融合效果明显不同,其中,Gram-Schmidt算法融合后的影像质量最好,且分类精度最高;Brovey融合算法对植被和水体有较好的光谱保真性,并且改变波段组合后分类精度有明显提高;PCA算法在3种融合算法中精度最低。     

利用对象和支持向量机的遥感信息提取方法探讨

土地利用/覆被专题信息的快速、高效、准确提取是遥感图像处理研究的重要方向。传统的遥感分类方法常依靠像元的光谱值,未充分利用影像的空间信息。本文将面向对象影像分割和支持向量机方法相结合,复合光谱和纹理信息,建立了Object-SVM分类模型,并与面向对象的模糊函数和基于像元的SVM方法相比较,探寻区域尺度土地利用/覆被信息提取方法。结果显示,Object-SVM模型有效地提高了遥感图像的分类精度和分类效率,对于区域尺度影像的快速、准确、客观的信息提取具有实际意义。     

基于eCognition的资源一号02C土地利用现状自动提取

利用eCognition软件采用面向对象分类的方法,以北京市某地区为试验区,对国产高分影像(资源一号02C)进行土地利用现状信息自动提取试验,为资源一号02C星影像用于土地利用分类信息提取提供技术手段。     

基于面向对象的珲春地区高分辨率遥感影像分类研究

以吉林省珲春市春化镇为研究区,以Pleiades、高分一号、资源三号影像为实验数据,利用面向对象信息提取方法实现了对3种遥感影像进行信息提取。利用3D Filter边缘检测算子对多尺度分割进行优化,通过对影像进行多次实验得出地物要素的最优分割参数,并且建立不同地物要素的分割层级。分析实验数据的特点构建了合理的分类层级,选取能区分各个地物要素的特征进行组合,利用阈值分类和模糊分类实现地物要素的信息提取。利用混淆矩阵对数据进行客观分析,得到3种影像的总体分类精度和kappa系数。分析结果表明:Pleiades影像分类精度较高,更适合本实验区的遥感影像信息提取。     

基于eCognition的玉树结古镇灾情动态监测研究

中国青海省玉树自治州结古镇附近于2014年4月14日7时左右发生了Ms 7.1级地震。利用灾前灾后两个不同时期的高分辨率影像,以结古镇南部地区为例,探讨基于e Cognition平台,选用多尺度分割和最邻近法,对灾前灾后遥感影像进行各类地物信息提取,分析研究区内各地物的动态变化。研究表明:通过面向对象分类的e Cognition软件提取的各地物信息颜色信息丰富,形状大小特征明显,总体分类精度达到90%以上,分类效果良好。并根据提取成果进行统计分析,快速提供受灾地区地震前后整体动态变化情况,为各级政府部门迅速开展地质灾害抢险救援与监测提供支撑。     

面向对象的泰安市高分辨率影像住宅建筑物提取

基于eCognition Developer平台,以泰安市QuickBird影像为数据,采用面向对象多尺度分割、最邻近和隶属度分类,充分利用高分辨率QuickBird影像具有的丰富光谱、形状、纹理和结构等地物信息,对实验区进行分类并提取住宅建筑物信息。实验表明,与传统逐像元分类法相比,面向对象分类法有效地避免了分割区域的离散破碎,地类信息的提取更加完整、精确、高效。     

基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例

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。     

基于GF2号卫星影像的农业信息提取方法对比分析

以GF2卫星0.8 m全色/3.2 m多光谱分辨率遥感影像为基础数据源,对基于GF2号卫星影像的农业信息提取流程和方法进行了研究与对比分析。首先对GF2号卫星影像进行波谱分析;其次对GF2号影像进行融合,并对多种融合方法进行质量评价;最后选择阈值法、波谱间关系法、非监督分类法和面向对象法分别对GF2号影像数据进行农业信息提取试验,并对信息提取结果进行精度验证和结果分析。试验表明,面向农业信息提取的GF2号卫星影像融合方法中,Pansharp融合算法融合影像色彩正常,无虚影,清晰度高,地类对比度正常,纹理清晰,熵值及与原始多光谱影像的相关系数高。阈值法和谱间关系法适用于提取单要素农业信息,非监督分类法能够初步获取研究区土地利用情况,面向对象法提取研究区全要素信息精度高。总体来说,不同信息提取方法具有各自的优势,在具体实际应用中,可以根据目标地类的波谱特性,选择适宜的遥感影像处理和信息提取方法。     

eCognition在土地动态监测中的应用

基于eCognition的多尺度影像分割与识别技术,进行了土地变化监测研究。首先选取同一区域不同时相的两幅影像,通过实验确定适宜变化监测的尺度参数、形状参数和紧致度参数,然后进行影像分割,最后进行各类地物信息提取,探测不同时相同一地物的不同形态,进而发现地类图斑变化。实验表明,基于eCognition,可以分析出地类图斑的细致变化,完成土地动态监测。通过对比实测数据,基于eCognition的地类图斑点识别精度合格率在90%以上,不失为一种高精度土地动态监测新方法,同时也为土地变化信息监测提供了一种经济、科学的技术方案。     

基于对象的城市绿地信息提取技术的研究

依据高分辨率遥感影像的特征,采用基于对象的分类技术,并结合乌鲁木齐市的QUICKBIRD影像,提取城市绿地信息。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。