面向对象的遥感分类方法在输电线路地表信息提取中的应用

面向对象的遥感分类方法是影像分辨率越来越高的背景下的产物。本文以某特高压输电线路工程为研究对象,选取宁夏、陕西、山西、河南、安徽境内五个典型地区样本,通过影像特征分析、多尺度分割和地物分类建立了水体、建筑、林地、道路等四种典型地物的分类规则集,并对工程全线进行信息提取和精度分析。结果表明:利用面向对象的方法提取高分辨率航空影像地表信息能够为输电线路智能选线快速提供基础地理空间数据。     

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。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

无人机遥感提取输电线路走廊信息

为了快速提取因输变电线路工程施工造成的走廊内原有地理环境的变化,以锡盟—山东1000kV特高压交流输变电工程为例,借助遥感变化检测技术,对获取的输电线路走廊设计阶段航空影像和施工阶段无人机影像进行变化检测分析;并结合植被覆盖范围和房屋拆迁图快速提取了施工通道内植被变化、房屋拆迁等信息,可为施工现场规范化管理工作提供参考。     

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。     

“GF-1”影像质量评价及矿区土地利用分类潜力研究

为客观评价GF-1影像的质量及其在矿区土地利用分类的应用潜力,选择黄土高原区平朔矿区为研究对象,以同季相的SPOT 6影像作对比分析。在工程质量上,从灰度信息、纹理特征两个方面选取评价指标对其进行研究,统计结果表明:GF-1影像所含信息层次复杂,地物类型表达丰富;纹理特征明显,能用于复杂地类的提取。在应用角度上,构建基于像元的最大似然法和基于面向对象的最邻近两种分类器分别对研究区进行土地类型提取,对比分类结果表明,GF-1影像整体分类效果略次于SPOT 6影像,但GF-1影像仍能够满足用户快速获取矿区土地状况和其周边环境信息的应用要求,具有监测矿区土地变化和分析复垦植被生长状况等方面的潜力,可以为矿山土地生态复垦的整体规划设计和技术实施等提供基础数据。     

面向对象的旱区植被遥感精细分类研究

针对旱区植被分类尺度过大、种群无法准确提取的问题,该文提出了面向对象的CFS-RF分类模型,即利用CFS算法对先验样本数据集进行特征优选,结合随机森林构建分类规则,完成分类过程。以新疆阿勒泰为研究区,利用GF-2数据,通过CFS、ReliefF两种不同特征选择方法和J48、SVM、RF 3种分类算法构造出6种面向对象分类方案来实现小尺度植被种群提取。结果表明,经过特征选择,上述分类方案的精度和效率均得到了提升。其中,CFS-RF算法最优,总体精度达到92.41%,Kappa系数为0.90,更适用于旱区植被遥感精细分类。     

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。     

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.     

面向对象的天绘遥感影像分类

天绘一号是我国第一代传输型立体测绘卫星,主要用于科学研究、国土资源普查、地图测绘等领域的科学实验任务。以天绘影像为实验数据,利用面向对象的影像分割技术,通过选择合适的尺度参数对影像进行分割。结合SVM对得到的影像对象层进行分类实验。具体分析了SVM分类器核函数的选择以及参数的设置对分类精度的影响。最终分类实验结果的总体精度为90.857 1%,Kappa系数为0.858 1。将分类结果与传统基于像元的马氏距离分类法和最大似然值分类法的分类结果进行比较,总体精度分别提高了约29.29%、5.91%,Kappa系数分别提高了约0.35、0.06。实验结果表明,面向对象的SVM分类法不仅对影像分类的精度有大幅度的提高,同时,也很好地解决了传统基于像素分类法出现的"椒盐"现象,是一种很有优势的影像分类法。     

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。     

基于高分一号宽幅多光谱影像的鄱阳湖湿地分类研究

典型湿地类型分类对于湿地生态环境保护和生态环境建设具有重要意义。本研究以高分一号宽幅多光谱影像数据作为数据源,以鄱阳湖典型湿地作为研究对象,进行典型湿地类型分类。研究采用主成分分析、归一化植被指数、比值植被指数和归一化差异水体指数等方法对不同湿地类型进行光谱特征分析,结果表明:高分一号宽幅多光谱影像反演的归一化植被指数和归一化水体指数能够较好地区分水体、泥滩、挺水植物和湿生植物等常见湿地类型。通过归一化植被指数将湿地类型分为植被和非植被,归一化差异水体指数将植被类型进一步分为挺水植物和湿生植物,将非植被分为水体和泥滩。构建决策树对典型湿地类型进行自动分类,经过精度评价和分析验证,该方法针对高分一号宽幅数据进行典型湿地分类总体精度能够达到82.28%,Kappa系数0.7346,优于常规的监督分类和非监督分类。     

基于TM影像的面向对象地表覆被信息提取

为验证基于TM影像的面向对象分类方法对复杂地区地表覆被信息提取的可行性,以地处西南地区的渝北为例进行实验。利用样本数据对各个波段的光谱特征进行分析,取得对各波段覆被探测能力的初步认识;基于光谱特征的多尺度分割,运用面向对象分类方法对其分类。面向对象的分类方法总精度和Kappa系数分别为88.42%和0.854 7,将其与监督、非监督分类结果对比分析。结果表明,该方法有效抑制了"椒盐"现象,取得较好的分类结果。     

高分一号遥感影像地质灾害信息提取方法研究

山区地质灾害发生频繁,受灾范围大,危害严重。提取地质灾害信息、估算受灾情况,对救灾工作极为重要。传统的遥感人工解译方法速度慢、效率低;计算机自动解译速度快但解译精度受影像质量影响大,大范围地区很难建立起普适性的解译模型。本文利用洮南市西部高分一号遥感数据,结合DEM生成三维影像,建立解译标志,解译基础地质信息,分析地质灾害成因;根据研究区泥石流地质灾害的主要影像特征,提取影像的分类属性,基于面向对象的分类方法,建立信息提取模型,快速提取出地质灾害敏感区域;再进行人机交互,精确提取出地质灾害的类型和范围,通过野外验证,该方法十分可靠,为大范围地质灾害信息快速提取和灾后救援提供科学依据。     

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。     

基于对等网络的多分辨率影像的网络传输模型

海量影像数据的网络传输和多分辨率显示是实现网络环境下影像图形浏览的关键。利用对等网络结构,借鉴基于P2P的文件下栽相关技术,提出一种基于P2P的影像传输模型。在遥感影像分级分块的基础上,该模型通过构建基于兴趣区域分组的多追踪器覆盖网络,实现了节点加入和邻近节点选择的算法优化。通过模拟试验证明了模型中邻近节点选择的优化性能,并开发了原型系统IMAGEP2P。