基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。     

面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖信息提取

利用高分辨率影象提取土地覆盖信息的关键技术在于如何利用丰富的纹理信息来弥补光谱信息的不足。面向对象的图像分类技术改变了传统的面向像素的分类技术:(1)用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征:形状、纹理、相互关系、上下关系等信息。面向对象的土地覆盖分类结果与传统分类方法相比,其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类。     

面向对象的高分辨率影像农用地分类

采用面向对象的影像分类方法,结合多尺度分割技术,以QuickBird影像为实验数据,进行农用地的精细自动分类。首先,根据地物大小,选择最优分割尺度,构建多尺度分割等级网;然后,综合利用高分辨率影像的光谱信息、纹理和形状特征,建立各个对象的特征集;最后,通过目视解译建立隶属度函数,实现地物的分层提取。实验表明,该方法能有效区分农作物种类,相对于传统的像素级分类方法,该方法明显提高了高分辨率影像的分类精度,且避免了"椒盐"噪声的产生。     

基于栈式自动编码器的高分辨率遥感影像分类

针对遥感影像分类识别中,属性特征过多不仅会造成维数灾难,而且会影响分类精度的问题,本文采用基于栈式自动编码器的面向对象的分类方法解决高分辨率遥感影像的分类精度问题.文中对自动编码器的重构特征质量、栈式自动编码器的深度以及隐层单元数对分类精度的影响进行了试验分析,并将该分类方法与传统的影像分类方法进行比较,研究其分类精度...     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

基于PCAnet的高分辨率遥感影像场景分类

高分辨率遥感影像中的场景信息,对影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出一种基于PCAnet的高分影像场景分类算法,无监督地逐级提取深层特征。首先,利用显著性探测算法获取显著图,根据显著区域,采样具有代表性的影像块作为初始样本集;然后,将样本集输入到PCAnet中进行特征提取;最后,利用支持向量机(SVM)进行分类。高分影像场景数据UC Merced 21类实验表明,与已有方法相比,本文方法能够有效地提高分类精度。     

遥感影像面向对象变化检测综述

遥感影像变化检测作为遥感领域的热点问题一直以来备受关注,面向对象变化检测技术对高分辨率遥感影像具有良好的分析处理能力,因此,越来越受到人们的青睐.对面向对象变化检测技术进行归纳、总结,根据面向对象变化检测技术流程,从数据预处理、影像分割、特征提取、变化检测、精度评价五个方面分别阐述了面向对象变化检测的研究进展,并指出了...     

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...     

面向对象的高分辨率遥感影像道路损毁识别研究

道路损毁信息的在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用eCognition软件对芦山震后0.2m航空遥感影像进行道路损毁信息的提取实验。实验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。     

基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究

基于4种不同分辨率的遥感影像数据,分别为30 m分辨率的Landsat-8数据,融合Landsat-8多光谱波段和全色波段的15 m分辨率数据,5.8 m分辨率的资源3号卫星数据以及融合后2.1 m分辨率的资源3号卫星数据。采用ISO-DATA、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类,对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。结果显示在低分辨率影像中,面向对象方法受到限制,分类效果相比传统方法没有太大改善;而在高分辨率影像中,面向对象方法分类效果很好,并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。     

基于最小距离法的面向对象遥感影像分类

主要介绍了集成基于对象的影像分析与最小距离分类方法的原理,采用中卫市World ViewⅡ影像进行土地覆盖分类研究,并将分类结果与传统的基于像元的最小距离分类结果进行对比。目视解译与定量评价均表明:基于对象方法的各项指标更优越,总体精度由0.85提高到0.87,Kappa系数由0.81提高到0.84。因此,对于高分辨率遥感影像,集成最小距离分类器,基于对象的信息提取方法要优于基于像元方法,分类结果精度更高。     

面向对象影像分类中分割参数的选择

提出了一种基于区域生长方法的分割参数选择方案,从各个类别的训练样区中提取分割参数信息。通过一系列的影像区域分割,计算得出一个最大的目标函数值,为每个类别推演出最佳分割参数;在单个类别参数影像分割和分类的基础上,融合所有处理结果,最后完成影像分类。实验验证了所提出方法的有效性。     

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。     

融合主题语义特征的高分辨率遥感影像建筑物自动化识别

建筑物提取是高分辨率遥感影像解译领域的一项重要工作,由于遥感技术的宏观性、实时性和周期性特点,基于遥感影像的建筑物识别对于城市管理与国土规划等领域具有非常大的应用潜力.本文介绍了一种基于影像主题语义特征建模的高分辨率遥感影像建筑物提取方法并通过具体的影像场景加以实践应用,该方法首先对影像进行对象级的分割,然后利用LDA...     

基于Gabor函数的遥感影像特征与分类

随着SPOT,IKONOS,QUICKBIRD等高分辨率遥感影像的广泛应用,作为遥感影像重要信息之一的纹理信息的提取和利用,在遥感影像分类中呈现出了举足轻重的作用.本文介绍了影像纹理分析中常用的Gabor函数的原理、分类的方法、Gabor变换的特点及应用.     

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。     

GIS辅助遥感影像分类概述

论述了在已有的GIS数据基础之上,将GIS数据与知识综合运用于遥感影像监督法分类的分类方法,着重对样区的自动选取、非训练样区的分类等几个有关的问题进行了分析,并对该分类法的优势进行了分析和总结。     

改进型算法的高分辨率遥感影像道路灾害信息提取

对灾后道路受灾信息获取,分析其交通通行能力,是救灾关键之一。本文针对传统高分辨率遥感影像道路信息提取方法效率低的问题,在面向对象算法基础上,提出了一种改进型的矢量与影像叠加的算法,对灾害道路进行信息提取。试验结果表明,该算法提高了灾害道路信息提取的效率与精度。