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.     

结合高分一号和LiDAR的亚热带森林年度采伐迹地提取

利用高分一号影像结合机载LiDAR数据进行面向对象的亚热带森林年度采伐迹地分类提取。在面向对象的遥感软件Ecognition中,首先利用森林小班数据参与分割,利用小班数据的属性信息确定林地和非林地区域,在林地区域再一次进行多尺度分割,并通过ESP工具确定最佳分割尺度,通过特征表达提取对象的光谱、纹理、形状、冠层高度模型(CHM)等特征信息,通过最小冗余最大相关性(mRMR)特征选择算法提取最优特征子集,且CHM在最优特征子集中。利用随机森林(RF)分类器进行年度森林采伐迹地分类提取。年度采伐迹地提取精度达到了87%,与没有CHM特征参与分类的情况对比,提取精度提高了13%。     

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。     

高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类

文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度.     

多尺度下的半自动面向对象SAR影像分类

给出了一种评估不同分割尺度的总分类精度,搜寻最高精度分类结果的半自动面向对象SAR影像分类方法.首先训练像素样本;然后利用分水岭分割SAR数据的幅度影像,基于极化散射特征合并初始分割区域,得到不同尺度下的影像分割结果,利用样本坐标确定分割区域,计算各区域内强度、散射角、熵、反熵以及相干矩阵的最大特征值(λ1)等特征的平均值.将上述平均值作为分类特征以训练对象样本;再利用SSVM执行分类,通过评估不同分割尺度下的分类结果,搜寻最高总分类精度.该方法在减少人为干预的条件下,半自动搜寻到了适合分类的分割尺度,解决了尺度选择问题,实现了面向对象的SAR影像分类.采用该方法对荷兰Flevoland地区的SAR影像进行了实验.结果表明,本文方法的总分类精度达到了93.32％,与基于像素的分类精度(76.52％)相比,精度得到了提高.     

基于高分一号影像的两种地表覆盖分类方法对比研究

以高分一号影像为数据源,分别应用最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行遥感分类,比较不同影像分割尺度,对分类结果进行精度评价,结果显示:面向对象分类方法综合利用多类遥感指数,提高了分类精度,可以有效应用于遥感影像快速分类。面向对象分类方法中分割尺度对分类精度影响较大,但如何设置最优分类尺度仍需进一步研究定量确定方法。     

一种基于多尺度分割的遥感影像地物分类方法

面向对象分类方法能够解决基于像素分类方法带来的"椒盐噪声"缺点,并能利用分割单元构建对象特征空间,从而提高分类精度。常规的面向对象分类通常会设定经验或最优分割参数,在此基础上进行面向对象遥感影像分类。然而,不同地物具有不同最优分割参数,这样会导致地物分类精度不佳。因此,采用分割参数分级化思想,使用大、中、小尺度进行分阶段分割,首先对水域和浓密植被进行分类,然后再对其他地物进行细分,能够有效提高分类精度。通过对南京市Landsat-8卫星的OLI影像进行实验,试验证明,本方法在精度和分类效率上具有一定优势,在实际工作中可以提供借鉴。     

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".     

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。     

基于mGA-SVM算法的高分影像面向对象分类研究

高分辨率遥感卫星影像是获取地物精细类别的重要数据源,快速准确地获取土地利用和土地覆盖分类信息可为土地利用规划、土地管理等提供重要的数据支撑和决策依据。本文开展了高分辨率影像面向对象分类研究,首先,利用多尺度分割方法对高分辨率影像进行分割,基于分割对象,选取不同地物类别样本并计算光谱特征、纹理特征、几何特征。然后,针对特征冗余问题,利用最大相关最小冗余算法选择优先级较高特征,在此基础上结合遗传算法对特征集进行适当扩充(m GA)。在面向对象分类过程中,通过利用遗传算法对支持向量机模型进行快速参数寻优,并在此基础上对分割对象进行分类。最终地物总体精度达到85.93%,Kappa系数为0.828 2。并将分类结果与最近邻分类和随机森林分类结果进行了比较,地物分类精度提高了4.05%和6.81%。实验结果表明:基于m GA特征优化及SVM参数选择进行改进的面向对象的分类方法是有效的。     

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。     

融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法.该方法通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法(FNEA)进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分...     

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...     

GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法

国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。     

基于eCognition的遥感图像面向对象分类方法研究

随着高分辨率遥感图像越来越普及,传统的面向像元的图像分类方法不能满足对高分辨率遥感图像区域分类的需求,高分辨率遥感图像对图像处理的软件与硬件都有了更高的要求,因此,出现了相较于面向像元有着更高精度更为合理的面向对象分类方法,也更加适用于高分辨率遥感影像。本文通过采用面向对象分类的基本方法,运用eCognition软件,以山东省胶州市地区遥感影像为例,进行多尺度分割和面向对象分类。并用ENVI做监督分类,基于目视解译精度评定,对不同方法作出分析评价。结果表明:面向对象分类方法精度更高,更具有可靠性。     

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。     

一种基于对象和多种特征整合的分类识别方法研究

遥感图像空间分辨率的提高，为目标物的纹理特征和形状特征的提取提供了客观基础，同时也使得传统的基于像元的分类识别方法受到了严重的挑战。因此，需要对传统的方法进行改进或发展新的方法。本文采用面向对象的分析思想，通过图像分割和分割对象的矢量化等一系列的预处理，并在此基础上实现了目标形状信息的提取，最后综合利用光谱特征和形状特征应用模糊分类器实现两种典型的人造目标的分类提取实验。识别的精度评价主要通过目视解译完成。分析表明，形状信息的提取大大丰富了目标识别的特征库，尤其在感兴趣目标与背景物具有相近的光谱反应而形状特征有明显差异的条件下，这种利用光谱与形状特征整合的提取方法能够大大提高目标的识别精度。     

GF-2影像城市地物分类方法探讨

GF-2影像具有较高的分辨率和丰富的光谱、几何及纹理信息。为了深入探索GF-2影像城市地物分类方法,本文以四川省隆昌县城为研究区,提出了一种基于最优尺度和规则的面向对象分类法。在影像分割的基础上,通过构建评价函数,并结合最大面积法选取最优尺度,进而构建分层体系,提取影像的光谱、几何及纹理特征建立规则并分类,且将其与单尺度下的面向对象和基于像素分类法进行对比分析。结果表明,本文方法的总体精度和Kappa系数分别为93.33%和0.92。     

高分辨率卫星影像在生态环境调查及生态功能区划分中的应用研究

以滹沱河石家庄市市区段为例，利用高分辨率卫星影像数据，以多尺度影像分割与面向对象object—oriented影像分析方法为主要技术，融入传统分层分类法理论，利用样本多边形对象的成员函数建立训练区，通过监督分类获得滹沱河流域生态要素的空间数据，采用ArcInfo软件对此数据进行分析研究，提出石家庄市区段滹沱河流域不同生态功能区划分方案。     

基于最优尺度和规则的高分辨率影像分类研究

高分辨率影像的广泛应用推进面向对象影像分析(OBIA)的发展,而分割作为面向对象分类的关键步骤,其尺度的选择直接关系到地物信息的提取。空间尺度是地物的固有属性,在合适的分割尺度下可以更好地挖掘地物信息。本文结合最大面积法和分割质量评价模型对张山营镇影像进行分割实验,先通过分析对象最大面积初步得到最优尺度范围,后结合分割质量评价模型以确定最优分割尺度层次。在此基础上,综合样本提取的光谱、纹理等特征进行规则训练,最终完成面向对象的土地覆被分类研究。结果显示:基于多层次最优尺度的规则分类方法获得更好的分类结果,其总体精度为88.8%,Kappa系数为0.861,而基于单一尺度的最邻近法总体精度81.4%,Kappa系数0.773,基于单一尺度的规则分类法总体精度为83.2%,Kappa系数为0.85。