无人机高空间分辨率影像分类研究

本文利用无人机影像进行土地利用类型研究,面向对象方法对影像分割,获取了最佳分割尺度;根据各土地类别的特征信息建立分类定义,提出了快速、准确获取土地利用类型的方法。研究结果表明,运用面向对象方法能很好地解决无人机高分辨率影像分类问题,其中关键是影像分割尺度的选择和影像对象特征信息的提取。     

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。     

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。     

基于高分辨率遥感影像的面向对象水体提取方法研究

根据高分辨率遥感影像的特点,利用面向对象的方法对高分辨率遥感影像进行了水体提取.选取最优分割尺度和分割参数对试验区进行了分割;建立了对象知识库;选择合适的阈值参数进行了水体的提取和河流、湖泊的分类;把面向对象方法分类结果与传统方法分类结果进行了对比分析.试验表明,面向对象水体提取方法具有更高的精度,不仅有效地区分了水体和阴影,而且很大程度上抑制了"椒盐现象".     

一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...     

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.     

基于面向对象技术的农田分类方法

采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。     

基于对象级的ADS40遥感影像分类研究

针对ADS40影像的空间分辨率高而光谱分辨率相对不足的特点,提出了一种基于多尺度分割的对象级遥感分类方法.首先通过多尺度分割获得影像对象,然后利用对象所包含的光谱特征、几何特征、拓扑特征来确定地物识别中可能要用到的各种特征参数,并建立对象间的分类层次结构图,最后利用模糊分类器逐级分层分类来提取地物信息.研究结果表明,面向对象的分类方法与传统方法相比,可显著提高分类精度,有效抑制"椒盐现象"的产生,更加适合于几何信息和结构信息丰富的ADS40影像的自动识别分类.通过对太原市ADS40影像进行分类验证了此方法的有效性.     

基于卫星遥感的输油管廊沿线的地物识别研究

基于eCognition软件进行研究区域面向对象的信息提取,对研究区进行多尺度影像分割的实验,找到适合影像地物信息提取的尺度及参数、分类规则,并对研究区的影像数据进行验证,通过eCognition分类结果与传统分类和基于GBDT分类算法结果的对比,说明面向对象的特征提取算法更适用于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像.     

面向对象方法支持下的土地利用分类

面向对象的影像分析技术在高分辨率影像地物信息的提取中有着重要应用.利用Sentinel-2高分辨率多光谱影像数据,以合肥市包河区作为研究区域,应用多尺度分割技术将影像分割成对象,并对特征空间进行选择和优化,基于面向对象分类方法提取出研究区域最近邻的六种典型地物,分类结果与面向像元的最大似然分类、支持向量机、神经网络的结果进行比较.结果表明:利用面向对象方法进行土地利用分类的总体精度88.90％,Kappa系数为0.8579,优于三种传统的监督分类方法.证明了面向对象的影像分析技术在土地利用分类中的实用性.     

面向对象分类的决策树方法探讨——以Landsat-8OLI为例

针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。     

基于数学形态学与多尺度的建筑物信息提取

针对传统分类方法提取高分辨率影像时,计算量大、算法效率低等缺点,从面向对象的角度采用数学形态学与多尺度相结合的方法对高分辨率影像进行分割;并将得到的最优分割对象与K-means、最大似然分类方法进行比较。该方法首先选用符合目标提取特征的结构元素探测影像边缘信息,再把探测得到的不同尺度边缘信息进行熵权边缘融合。结果表明,该方法提取的建筑物信息优于传统方法。     

基于无人机遥感的湖南金童山保护区滑坡监测

以湖南金童山国家级自然保护区内某条山区公路为例,利用无人机飞行获取高分辨率影像与高精度数字地形模型,使用基于面向对象的方法对滑坡信息进行提取,对无人机数据进行多尺度分割与光谱差异分割,选取了研究区内植被、道路、滑坡三类感兴趣地物的影像特征建立了规则集,充分利用了影像对象的光谱特征、几何特征、地形特征、空间关系,使用了阈值分类,隶属度函数与决策树分类方法.利用实地验证与基于无人机影像的目视解译对提取结果进行了精度评价,总体提取精度为94.75％,滑坡提取精度超过80％.该研究为快速监测山区内滑坡信息提供了借鉴.     

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。     

影像与激光雷达数据的城市地物信息提取

针对城市地物信息提取中地物边界难以确定、分类精度不高的问题,该文提出一套综合利用影像及激光雷达点云高程信息的面向对象分类方法。在分割中,各类地物的最佳分割尺度由监督法分割精度评价确定,最终分割结果利用粒度理论下的分割尺度综合方法进行合成,能兼顾不同地物最优分割尺度,获得准确地物边界;在分类中,采用ReliefF特征选择算法度量从影像及点云数据提取的对象特征重要度,选择最佳特征组合,并采用多分类器组合方法进行分类,以消除Hughes现象,提高分类精度。选择德国斯图加特市两块实验区进行分类实验,结果表明:该方法有利于提高大范围城市地物精细信息提取的精度和效率,具有较高的应用价值。     

城市道路的多特征多核SVM提取方法

针对高分辨率遥感影像中城市道路提取的复杂性及SVM的分类性能,提出了一种城市道路的多特征多核SVM提取方法。首先利用FCM算法将原始影像粗分为建成区和非建成区两类,剔除非建成区;然后根据分水岭分割算法分割建成区并提取分割对象的光谱特征与空间特征,以全局核函数和局部核函数加权组合的方式构建多核SVM对建成区进行二次分类,去除建成区中的建筑物等非道路信息;最后利用数学形态学处理,获得最终的道路提取结果。试验结果表明：文中所提方法能够较精确地提取城市道路信息,分类精度高于单核SVM提取及其他对比方法。     

航空影像农田类型分类在地理国情监测中的应用研究

航空影像的植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取农田类型。本文以江苏农田为主要覆盖的典型区域为研究对象,选择航空影像利用随机森林算法提取不同的农田信息。本研究采用多尺度的分割方法,面向对象实现特征信息提取。根据光谱、纹理以及几何形状特性筛选出较为合适的特征作为参数,利用随机森林算法实现植被二级分类,分类精度达到84.60%,KAPPA系数为0.753,可为地理国情生产提供一定的参考。     

融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取

针对单一数据源难以快速、准确提取水体信息的问题,提出一种利用面向对象技术有效融合LiDAR点云与影像数据,准确提取水体信息的新方法。采用分形网络演化算法对航空影像进行多尺度分割得到影像对象,提出对象平均回波强度概念,利用LiDAR回波强度信息计算OAI,选取对象面积和OAI构建特征空间提取水体。实验结果表明,该方法简单高效,水体提取效果良好。该文方法可为无需精确配准的高精度水体提取、利用面向对象技术处理基于LiDAR数据和航空影像的信息提取等问题提供参考。     

综合纹理与光谱的土地利用模糊分类

针对利用TM影像进行土地利用传统分类精度不高的问题,该文提出了一种综合应用影像纹理与光谱特征对TM影像进行土地利用模糊分类的方法。采用主成分分析法对研究流域TM影像的光谱及纹理特征信息进行压缩与融合,并对融合后的TM影像数据进行3个组别的多尺度分割,在影像分割对象单元的基础上应用面向对象的模糊逻辑隶属度函数法实现影像的软语义分类。相对传统分类方法而言,该方法在充分利用影像光谱信息的基础上综合了影像的纹理信息,且分类理论思想更加符合人们对于客观事物的认知规律,分类精度有了显著的提高,为TM影像分类方法的改进提供一定的参考。     

基于面向对象和影像认知的遥感影像分类方法——以都江堰向峨乡区域为例

基于面向对象思想和影像认知科学研究,探讨影像理解的新思路,将语义特征和传统的低级影像特征综合考虑进行对象识别,该方法对于提高影像分类精度和效率及经验知识的重复利用都有重要意义。在识别过程中,首先进行知识驱动的对象探测,分析语义特征;再进行数据驱动的影像多尺度分割,生成低级特征;最后应用模糊分类整合语义特征和低级特征用于对象识别和分类。将该方法应用于四川都江堰向峨乡QuickBird等数据,表明新方法比传统分类方法有更高的精度和效率。