面向对象的成都平原多源遥感影像分割尺度研究

要对高分辨率遥感影像进行分类,采用面向对象的遥感影像分析技术比传统的面向像元的遥感影像分析技术优越。要使用面向对象的遥感影像分析技术,关键的第一步是要对遥感影像进行分割,以便得到一系列与地物有密切联系的影像对象。分割的准确性与分割的尺度选择有关。本文针对成都平原高分辨率卫星影像分割尺度选择进行试验和研究,采用不同尺度对试验区不同分辨率遥感影像进行影像分割,并比较分割结果,得出成都平原高分辨率遥感影像数据分割最佳尺度与影像对象亮度均值标准差最大值所对应的分割尺度一致;并且遥感影像空间分辨率越高,最佳分割尺度越大,反之亦然。     

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...     

高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述

目前,对高分辨遥感影像进行地物获取一般采用面向对象的理念,而影像分割是面向对象理念中至关重要的初始环节,分割结果的好坏将直接影响后续的分类工作,分割尺度的选取已经成为了当前研究的一个热点。本文详细总结了前人对高分辨遥感影像多尺度分割中最优尺度的获取方法,指出了各方法的不足之处,并提出了尺度评定的研究前景。     

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.     

面向对象土地利用信息提取的多尺度分割

以往面向对象影像分析的分割尺度主要依靠经验并结合目视来进行选择,带有一定的主观性.本文针对利用高分辨率遥感影像进行土地利用信息提取的目的,采用面向对象的方法完成了两个典型实验区域的多尺度分割.主要研究了分割参数的选择;重点提出了一种最优分割尺度计算模型.结果表明,此模型计算最优分割尺度方便快捷,而且计算出的最优分割尺度...     

面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取

建筑物作为地理信息基础数据,是衡量城市发展的主要指标,如何对遥感影像对建筑物进行的提取是遥感图像处理的热点。本文研究了基于面向对象的高分遥感影像建筑物提取,首先对影像进行多尺度分割,然后对分割以后形成的有意义的图斑进行处理。结合建筑物的光谱、形状等特征对建筑物进行提取,实验结果表明该方法提取结果较好,精度可以达到90.3%。     

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。     

基于分水岭变换的遥感影像面向对象多尺度分割算法研究

面向对象多尺度分割技术建立一种基于多尺度分割、逐级分层提取地物边界的方法。并基于这一思想,提出基于分水岭算法和异质性最小区域合并算法相结合的快速分割方法。试验表明,该方法能快速准确地获得高分辨率遥感图像的分割结果。     

面向对象最优分割尺度的选择及评价

针对当前面向对象多尺度分割方法存在处理的过程会产生不确定性误差,或分割效果依赖矢量边界线与真实边界的吻合程度等不足,该文以IKONOS、QuickBird高分辨率遥感影像为例,基于Definens平台面向对象多尺度分割算法,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,利用标准差及分割斑块对象与领域均值差分绝对值构建了与领域绝对均值差分方差比指数指标来定量选择最优分割尺度,并提出依据不同波段对分割斑块的贡献值不同,赋予不同权重,构建加权对象匹配度指数指标的方法,对分割结果进行评价与验证,最后对最优分割尺度选择及评价方法的可行性进行了探讨。     

面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应研究

研究了遥感信息提取中的尺度效应问题,进行了影像对象分形维数、紧凑度、面积、均值、标准差和与邻域均值差分等指标的实验研究,发现所有类别对象的这些指标值都会随尺度变化发生不同程度的变化,相同的地物在不同的尺度上的表现均是不同的,不同目标在影像上具有的特征值、尺度是不同的,需要在最佳尺度影像中提取感兴趣信息。     

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。     

面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应及最优尺度研究

本文从面向对象的遥感信息提取中的尺度效应研究入手,对影像对象的分形维数、紧凑度、面积、均值、标准差和与邻域均值差分等特征进行了实验.在此基础上,根据"类内同质性大,类问异质性大"的最佳分类原则,提出了面向对象的RMAS方法,该方法的思想是,当对象RMAS值最大时,对象内部的异质性最小,对象外部的异质性最大,此时的分割尺...     

一种基于RDBMS的面向对象空间数据模型

本文利用面向对象的抽象、继承和多态等理论和方法,将数据库中的视图、关联、表、角色等概念引入到面向对象的空间数据模型中,提出了一种面向应用、面向主题的基于对象关系数据库的空间数据模型。实践证明:该模型吸收了对象关系数据库高效、安全和协同合作等优势,提高了空间数据使用的灵活性。     

顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类

首先对分形网络演化（FNEA）算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。     

基于局部空间统计分析的SPOT 5影像分类

受同物异谱和异物同谱现象的影响,对遥感影像进行分类时若仅利用光谱信息则分类精度的提高将会受到限制,而局部空间统计特征可以通过对地物空间聚集度的描述与分析在一定程度上减轻这种影响。本文研究了局部空间统计在不同指数(Moran’s I, Getis-Ord G_i, Geary’s C)、邻域规则和间隔距离下,对高空间分辨率的SPOT 5影像分类精度的影响规律。首先,对波段1进行局部空间统计分析,运算结果作为纹理波段添加到原始的光谱波段中;然后,综合利用光谱波段和纹理波段进行监督分类;最后,选取测试样本进行分类的精度评价,并比较分析不同条件下的分类精度,得到地物分类精度同参数之间的关系与规律。通过分析可以得出Getis-Ord G_i指数对于总体分类精度的提高最理想,总体分类精度从 87.74%提高到95.12%。     

局部空间自相关统计洪水灾害影像分析

针对洪水灾害分析在速度、准确性和及时性等方面的需求,该文在研究空间自相关分析的基础上,提出了一种基于局部自相关统计的洪水灾害影像分析方法。首先,对影像进行掩膜处理,去除云层干扰;其次,采用局部空间统计的方法对影像进行统计分析;然后,通过密度分割的方法提取水体,将影像分为水体和陆地两类;最后,将3幅影像分类的结果进行空间叠加分析,分析洪水灾害影响情况。以2013年嫩江流域3个时期的影像为实验数据,设计了仿真实验。实验结果表明,该方法可以较准确地对大面积洪水影响区域进行分析。     

由NPP-VIIRS影像估算广东省碳排放的尺度效应分析

碳排放估算是节能减排和全球气候变化研究的重要领域之一,NPP-VIIRS夜间灯光影像能够反映人类活动强度而被广泛应用于碳排放的空间估算分析。本文构建和对比了基于2015年NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省能源消耗碳排放估算拟合模型,并重点研究了NPP-VIIRS影像的尺度效应,探讨了500、1000、1500和2000 m分辨率的模型结果精度。研究显示：①二次多项式拟合模型是碳排放估算的较优化方法,广东省21个城市之间拟合结果差异较大;②1000 m分辨率的NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省碳排放估算结果均方根误差最小,2000 m分辨率的绝对误差较小,并通过升尺度提高了模型运算效率;③间隔100 m从500 m连续递增至2000 m的不同空间分辨率的夜间灯光影像碳排放估算结果具有波动性,在1000 m分辨率处趋于平衡。本文分析了基于NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省碳排放估算模型,揭示了不同空间分辨率影像的尺度效应规律,可为夜间灯光影像碳排放估算提供空间尺度优化和结果精化方面的参考。     

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。