一种基于联合特征的地表覆盖变化自动检测方法

地表覆盖的高效变化检测在地理国情监测中具有重要意义。本文针对当前地表覆盖检测人工目视解译方法效率低,以及软件自动解译错检率、漏检率较高的特点和现状,提出了一种基于联合特征的地表覆盖类型自动变化检测方法。该方法通过对比7种不同的特征联合方案,确立了联合灰度共生矩阵、灰度直方图、光谱统计特征、对象特征的最优组合形式,并设计支持向量机高维度分类器进行分类。试验结果表明,在浙江省复杂地表覆盖分布情况下,基于分辨率优于1 m的国产高分卫星影像,该方法对房屋建筑区、建筑工地等人工构筑物类型变化检测的正确率达到85%以上,对耕地、草地等植被类型也能取得较好的检测效果。     

地理国情普查地表覆盖数据分类方法研究

对三种常见的地理国情普查地表覆盖数据分类方法进行了试验比较,得出在遥感影像质量、基础地理信息数据、遥感样本和技术人员水平等不同的条件下,三种方法的适宜使用条件,对普查生产实际具有现实指导意义。     

一种地物点云数据栅格化分类新方法

激光技术的不断发展对利用点云数据进行地物分类的方法提出了更高的要求.基于此提出了一种结合遥感领域地物分类特点,利用地物反射率的不同来实现地物分类的方法.该方法首先提取数据的反射率信息,然后将其作为栅格化后的属性值,最后利用监督分类、非监督分类和支持向量机分类方法对栅格化后的栅格影像进行地物分类.通过实验表明,支持向量机...     

多时相ASAR数据的地表覆盖分类研究

本文选择了位于念青唐古拉山脉西段,覆盖范围大约100×100km2的区域,使用四个不同时期内的ASAR图像数据进行地表覆盖分类的研究。研究结果表明,虽然同种类型的地物在同一景雷达图像上的后向散射系数存在一定的差异,但是其后向散射系数随时间的变化规律却是一致的。根据地物后向散射系数的这种时相特征,我们对研究区的地表覆盖进行了分类,结果显示使用该方法能有效地区分草原、草甸、裸岩、水体、终年积雪等。     

地表覆盖分类数据成果质量检查技术与方法

针对地理国情普查与监测项目地表覆盖分类成果质量检查的特殊性,结合验收检查工程实践提出了一套有针对性的成果质量检查技术流程与方法,归纳了成果采集精度、分类精度等关键的质量元素的检查要点、具体方法与典型质量问题,可为开展常态化地理国情监测成果质量检验提供技术参考。     

朝阳地表覆盖分类数据采编技术研究与应用

论述了在朝阳地区地理国情普查任务中,地表覆盖分类数据生产内业的主要流程及技术方法。结合实际作业对地表覆盖分类数据的相关精度要求、采集原则和标准以及编辑的技术手段做出了较为详细的说明,提出了采编过程中影响成果精度的关键问题处理办法,为地理国情普查工作的顺利进行起到了指导作用。     

关于地表覆盖分类数据检查的思考

开展地理国情普查是从地理的角度全面摸清国情国力基本情况的迫切需要。第一次全国地理国情普查是一项开创性的工作,为确保普查成果质量,国务院普查办组织了6批次过程质量监督抽查,完成了对全国31个省级行政区300余家作业单位普查过程、成果种类与要素的全覆盖检查,在了解和掌握了生产过程质量情况的基础上,查找问题、分析原因,并提出了针对性的整改意见,对确保最终成果的质量提供了有力支持。     

30m全球地表覆盖遥感分类方法初探

全球地表覆盖分布及变化是气候变化研究、生态环境评估、地理国情监测、宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息。由于全球范围内地表覆盖复杂多样,光谱差异大,单一的分类算法缺乏通用性,提出层次分类策略并进行试验分析。结果表明,层次分类策略要优于SVM、J48、RF和贝叶斯等分类方法。通过全球范围10个试验区的试验,除受大面积云影响的马来西亚试验区精度为65%之外,其他区域的总体分类精度均达到70%以上,具有较强的鲁棒性和通用性,可以用于30 m全球地表覆盖产品的研制。     

地表覆盖分类数据的模糊综合评价

当前对测绘产品评价等级的界限划分过于刚性,并常因某一评价指标异常导致评价结果失真.本文以地表覆盖分类数据质量评价为例,分析总结质量要求,构建包括质量因素、权值系数在内的质量模型,引入多层次模糊综合评价方法,设计合理高效的隶属函数,并采用有效度相对指标、单值分布概率对评价结果进行评估.与采用GB/T 18316-2008...     

地理国情监测地表覆盖分类数据的质量控制

自2016年开始,地理国情工作的重心由普查转移到监测上来。地理国情监测地表覆盖分类数据成果的各项质量指标均比普查时更严格,如何更好地做好地表覆盖分类数据质量控制工作,直接影响监测数据成果的质量水平。本文结合山东省2019年度国情监测数据成果验收工作,对地表覆盖分类数据成果质量问题进行分析探讨,并对提高地表覆盖分类数据的质量水平提出建议。     

采用模糊C均值方法进行激光点云分类

LiDAR波形数据的分解可以获得地物的几何坐标属性和物理属性信息。基于几何特征的点云分类方法较多,而对于波形特征分类方法的研究较少。本文首先对全波形数据进行分解得到了振幅、波宽属性,并结合振幅邻域特征提取振幅方差,得到了具有3个属性的激光点云数据;然后采用模糊C均值聚类方法进行了激光点云数据的分割。试验使用Riegl vz-400激光扫描仪采集到的数据验证了算法的可行性,可成功将研究区域中的树木、地面、建筑等进行分类。     

综合单点和点簇的建筑物点云分类方法

在单点分类方面主要对分类特征进行了比较全面的分析和综合,而在点簇分类方面则依据建筑物的实际形态提出了一种高效的基于决策树的分类法则。综合性方法是上述两种方法的配合使用,首先利用单点分类提高精度,再利用点簇分类提高可用性。实验结果表明,综合方法不仅有着非常高的精度,并且其结果方便后期利用。     

一种波段融合的分类变化检测方法

针对图像分类后变化检测两次单独分类造成的误差累积问题,在结合图像波段融合原理的基础上,将变化检测问题转化为影像分类问题,提出一种利用图像融合构造差异图的方法.所提出的方法同分类后变化检测法相比,只进行一次分类就能实现变化检测,在一定程度上避免了分类误差造成的误差累积问题.结果表明,利用该方法能够初步实现变化检测,且该方...     

基于LiDAR波形分解的点云SVM分类方法研究

LiDAR全波形数据可以记录发射激光脉冲与地物作用形成的后向散射信号的全回波信息,是发射激光脉冲沿途遇到的所有目标回波信号的总和,揭示了地物的几何和物理属性,是地物分类的重要依据。然而目前基于全波形分解的地物分类研究较少。本文将LIDAR全波形数据分解成波宽、振幅、回波次数三个独立的属性,并分别将这三个属性与高程进行格网化,生成一幅含有四个图层的图像。然后使用SVM分类器对这幅图像进行分类,成功分出了房屋、地面、高大植被,分类精度96.2482%,kappa 0.9281。     

一种改进的空间上下文点云分类方法

考虑到点云数据具有线性分布和密度不均匀的特点,以及现有复杂场景点云分类方法中缺少对非局部空间上下文信息的有效利用,提出了一种改进的空间上下文点云分类方法。该方法在提取点云数据顾及曲率的自适应邻域的基础上,首先估算点云局部特征与依赖性空间上下文,并基于超级体素提取分布性空间上下文,最后采用高阶条件随机场模型,实现对点云数据的自动分类,避免了利用单一点云局部特征分类的局限性。试验结果表明,本文方法能够有效提高点云数据地物分类精度。     

基于相似度计算的室内兴趣点匹配方法

为了解决室内兴趣点数据更新的准确匹配问题,本文提出了基于定位点坐标、名称和地址进行相似度计算的综合匹配方法,并介绍了该方法的实施步骤与流程,通过试验评价了不同相似度计算方法的匹配效果。结果表明,该方法具有可用性,得到的参考阈值可为室内分布密集、种类繁多的兴趣点的快速更新提供技术支持。     

基于车载LiDAR点云的地物分类方法的研究

基于点云分类常用的近邻聚类法和物体表面分割等方法,本文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类的方法。该方法首先对原始点云进行低点提取,设置格网的大小,在此基础上对点云数据进行去噪并进行主成分分析,再对点云空间进行均匀格网化,使具有最大密度的格网为聚类中心,加入高程、强度以及法向量等特征对分割后的点云实现了不同地物的分类,提高了运算效率,降低了错分率。     

利用特征面进行LiDAR点云分类的方法

为提高激光雷达点云自动分类程度,提出了一种新型激光点云分类方法。在TerraSolid软件中,结合点云滤波、影像解译和特征要素采集等技术进行点云分类,并基于新昌县点云分类数据进行实验。结果表明,该方法可快速准确地分类建筑物,减少了大量手动编辑分类工作,加强了自动化分类程度,可大大提高工作效率。