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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。 相似文献
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高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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随着遥感技术的发展,遥感数据获取手段有了长足的进步。测绘部门在生产中也展开了基于高分辨率影像提取地表覆盖等信息。本论文以易康软件作为卫星遥感影像地物提取的平台,研究如何利用高分辨率遥感影像生成地表覆盖分类图,以达到测绘部门在生产中的需求。 相似文献
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基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例 总被引:20,自引:0,他引:20
城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率QuickBird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利用多尺度、多变量影像分割的面向对象的分类技术对马来西亚基隆坡市城市中心区的土地覆被分类研究。针对特定地物选择合适的影像分割特征和分割尺度、按照合理的提取顺序逐步进行城市土地覆被信息提取。在建筑物的提取过程中构建了归一化数字表面模型nDSM,使用成员函数将建筑物信息提取出来。精度评价结果表明,利用该方法得到了理想的城市土地覆被分类结果,其分类总精度从常规面向对象分类方法的83.04%上升到88.52%,其中建筑物生产精度从60.27%增加到93.91%。 相似文献
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提出了一种对象级的保边缘影像平滑算法。该算法利用空间聚类对影像进行多尺度分割,在分割过程中,提取出不同尺度下的符合凸面模型(convexity model)的影像对象(image object);依据对象的统计参数对影像对象进行筛选,符合要求的影像对象内部进行平滑处理,其余对象不受影响。利用该方法可以有效地去除噪声和无用小目标,在不破坏指定目标边缘的同时,实现影像的平滑处理。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于分层聚合的多尺度分割算法。该算法首先对遥感影像进行分水岭变换,然后对初始分割区域构建底层加权无向图,利用代数多重网格解法(AMG)在尺度空间求解最优的图割测度,整个分割过程自动得到了多尺度的分割结果。实验表明,该方法能够得到满意的分割结果,并具有较高的自动化程度。 相似文献
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针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种色彩空间变换和多尺度分割相结合的阴影检测方法。该方法首先对原始影像进行连续两次HSV变换,并分别提取前后两次变换的亮度分量和色度分量;然后引入面向对象思想,进行多个尺度的影像分割并依次实现每一尺度下的阴影检测;最后将多个尺度的检测结果进行决策级融合获取最终检测结果。利用高分二号和Google Earth影像分别进行实验,实验结果表明,该方法有效结合了粗细尺度优势,阴影检测误检率和漏检率较低,同时对较亮阴影和较暗地物均具备较好的识别效果。 相似文献
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区域河流、水库容水资源量对该区的工农业生产和经济发展具有重要的作用,采用遥感影像分类技术对获取区域水系信息具有无可比拟的优越性。本文以山西省大同盆地为研究区,以Landsat TM影像为数据源,采用遥感影像监督分类技术,在ERDAS 9.2下对影像进行预处理并做监督分类,最后通过实地调查验证分类的准确性。研究结果表明,2005年9月份该区水系占地面积148.48km2,占该区总面积的2.12%。通过本次研究工作,可对大同、朔州地区的可持续发展提供基础信息支持。 相似文献
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邓军 《测绘与空间地理信息》2017,(1)
目前,用遥感研究水深多集中于沿海及内陆水域,煤矿塌陷地水深反演研究很少。本文以徐州九里塌陷湖为例,通过分析水深值与水体反射率的关系,得到各单因子的线性、非线性反演模型,经分析其误差相对较大;选取各水深分段内误差较小的因子,最终建立多元回归模型,其绝对误差、相对误差均优于单因子模型。 相似文献
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针对在遥感影像的建筑物提取过程中,建筑物密集且离散分布带来提取效果一般的问题,采用一种特征信息增强的U-net网络.模型使用MobileNet主干网络做编码器,用于影像的建筑物特征提取,考虑到下采样时低维信息逐渐丢失,以致边缘提取效果不佳,网络结合形态学的膨胀和闭运算优化提取结果的精度.实验结果表明,在多场景高分辨率的武汉大学遥感影像建筑物数据集上,结合形态学后处理的M-Unet(MobileNet U-net)提取结果不仅在视觉效果上表现优异,而且在精确度、召回率、F1-score、平均交并比MIou(Mean Intersection overunion)4个指标上分别达到96.2%、76.6%、84.6%和74.5%,均优于相同主干网络下的Pspnet和Segnet. 相似文献
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干旱半干旱地区植被覆盖度遥感信息提取研究 总被引:42,自引:0,他引:42
提出了利用中等分辨率与高分辨率卫星图像相结合建立植被覆盖度提取模型以获取大范围植被覆盖度的方法。该方法简单、实用,适合于利用中等分辨率卫星图像进行大范围宏观监测 相似文献
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无人机遥感系统可以获取矿区高分辨率遥感影像,具有较强的灵活性和现势性,成图速度快,能广泛应用于各种调查任务。本文以江西省定南县稀土矿区为研究区,介绍了无人机遥感系统的组成、航拍流程和数据处理的方法,通过面向对象的多尺度分割技术,建立不同地物类别对应的分类层次,然后根据地物特征进行信息提取,最后总结出一套基于无人机遥感的矿产信息提取方法。 相似文献
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针对传统信息割(IC)算法对存在灰度变化的图像易引起误分割的问题,提出了一种小波域改进信息割(W\\|MIC)算法。使用一个新的结合像素点灰度关联和空间关联的Parzen窗对IC进行改进,以降低灰度变化对分割的影响;将MIC引入到小波域,利用小波的平滑作用降低参数选取复杂度,改善图像分割效果。遥感图像分割实验结果表明,W\\|MIC可有效降低参数选择效应,不仅避免了灰度变化引起的误分割,而且还较好地保持了图像边缘。 相似文献
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我国正处于城镇建设的高速发展阶段,城市用地现状信息提取是进行城市精细化管理的重要基础工作。本文通过对高分辨率遥感影像光谱特性的深入分析,提出一种结合面向对象分类和GIS分析技术的城市用地现状分类的处理新模式,实现了城市用地现状的高效分类。利用高分一号卫星高分辨率遥感数据进行验证,总体分类精度达81.44%。试验表明,该处理模式有效地简化了人工操作步骤,大幅度提高了高分辨率遥感影像城市用地现状提取的效率。 相似文献