基于面向对象分类技术的地理国情监测研究

地物分类是地理国情变化监测的关键技术,选用福州仓山主城区两个时期的高分辨率影像作为研究对象,研究了利用面向对象分类技术进行地表覆盖分类并生成地理国情普查数据的方法和流程。同时,探讨了基于不同时期地理国情普查数据的空间分析统计结果,揭示地理国情变化规律及原因。     

面向对象影像多尺度分割最大异质性参数估计

多尺度分割是遥感影像分析的关键步骤,影像分割过程中的尺度参数选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。首先,总结了面向对象影像分析中尺度概念的内涵,分析遥感影像空间和属性两大基本特征,依据空间统计和光谱统计获得理论上最优的空间尺度分割参数、属性尺度分割参数。其次,运用了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法,分析了分形网络演化多尺度分割与影像谱空间统计特征的关系,进而将基于谱空间统计的面向对象影像分析尺度参数应用于分形网络演化多尺度分割算法中,最后,对其参数的合理性进行验证。研究采用高空间分辨率IKONOS和SPOT 5影像数据,选择建筑实验区和农田实验区进行空间和光谱特征统计,以进一步估计分割中的最佳尺度参数。使用分形网络演化方法对图像进行分割,利用监督分类对本文提出的尺度估计方法进行验证,验证结果表明尺度估计方法可以一定程度上保证后续的面向对象影像分类的精度。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会需要大量的运算量,本文方法不需要先验知识的参与,且在分割前就可以自适应地估计出相对较为合适的尺度参数,提高了面向对象信息提取的自动化程度。     

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。     

面向对象的资源三号卫星影像分类研究

资源三号卫星影像数据目前广泛用于地形测绘、资源监测、地理国情监测等领域。本文主要针对资源三号卫星影像数据,以南京市玄武区为例,研究了适合国产高分辨率卫星影像的分类技术方法。分别采用面向对象的KNN分类方法和SVM分类方法对影像进行分类,并对分类结果的精度进行了分析和评价。研究结果表明,在对遥感影像采用合适的分割尺度进行分割后,采用基于面向对象的SVM分类方法得到的结果,其总体分类精度为90.72%,Kappa系数为86.64%,远高于采用基于面向对象的KNN分类方法得到的结果。因此,面向对象的SVM分类方法更适合于资源三号卫星影像的分类。     

GIS辅助下的Bayes法遥感影像分类

介绍了Bayes分类器 ,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法。文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识 ,并使用其它地理辅助数据 ,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发 ,使用基于知识的方法进行了分类研究 ,改善了分类精度。实验表明这是一种较好的分类方法。     

结合空间分析的面向对象无人机影像土地利用分类

利用高分辨遥感影像进行土地利用分类,为农村土地利用动态监测及土地综合整治快速地提供基础地理空间数据。以高分辨无人机影像为数据源,研究利用面向对象多尺度分割技术结合GIS空间分析对影像进行土地利用分类。根据对象内同质性高、对象间异质性高的准则,引入加权局部方差与空间自相关指数构建全局最优分割非监督评价指数,然后利用最邻近分类器对影像进行分类。实验结果表明,该方法减少人工目视确定最优分割尺度的主观性,能够避免某些地物不能被有效归类的现象,在单一尺度下获得较高的分类精度。     

GIS辅助下的Bayes法遥感影像分类

介绍了Bayes分类器,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法.文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识,并使用其它地理辅助数据,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发,使用基于知识的方法进行了分类研究,改善了分类精度.实验表明这是一种较好的分类方法.     

语义网络模型的遥感影像面向对象分类

针对目前遥感影像面向对象分类中分类模型构建方法的不足之处,文章提出了一种语义网络模型与混合控制策略相结合的方法:从地理空间认知角度出发,分析遥感影像多尺度语义结构,利用C4.5决策树进行特征选择与语义网络模型构建,采用自上而下以及自下而上的混合控制策略,实现了语义网络模型的验证及面向对象分类。实验结果表明,该方法能够自动进行特征优选与分类模型的自动构建,能够为地表覆盖分类提供知识型分类模型与方法,为类似区域、类似数据、相近时间的影像解译提供参考。     

面向对象的水利地理空间元数据库的研究与实现

论述了地理空间元数据的特点和组织结构,分析了已有元数据组织和管理模式的不足。在阐述面向对象核心思想的基础上,剖析了地理空间元数据的"对象"特质。然后以面向对象的思想对地理空间元数据重新加以认识和描述,提出了基于面向对象方法的地理空间元数据组织和管理模式,并设计实现了面向对象的水利地理空间元数据库,克服了已有模式的不足。     

面向对象和规则的高分辨率影像分类研究

随着航天遥感技术的发展,遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率极大提高,高效解译并处理海量的、具有空间几何信息和纹理信息的地物高分辨率遥感影像数据已成为遥感领域研究的重点与难点。对此,本文提出一种面向对象和规则的遥感影像数据的分类提取方法,即通过发现和挖掘高分辨率影像丰富的光谱和空间特征知识,建立影像对象多层次网络分割分类结构,实现对遥感影像准确快速的地物分类和精度评价。以藏南地区WorldView-2影像数据为试验研究对象,采用面向对象和规则的影像分类方法进行验证试验,即综合采用均值方差法、最大面积法、精度比较法进行分析,选择3种最佳分割尺度建立多层次影像对象网络层次结构进行影像分类试验。结果表明,采用面向对象规则分类方法对高分辨率影像进行分类,能使高分辨率影像分类结果近似于目视判读的结果,分类精度更高。面向对象规则分类法的综合精度和Kappa系数分别为97.38%、0.967 3;与面向对象SVM法相比,分别高出6.23%、0.078;与面向对象KNN法相比,分别高出7.96%、0.099 6。建筑物的提取精度、用户精度分别比面向对象SVM法高出18.39%、3.98%,比面向对象KNN法高出21.27%、14.97%。     

纹理特征遥感影像分割研究

影像分割是面向对象的分类思想应用于遥感影像信息自动提取的基础,纹理是影像的基本特征,是影像分析、理解和识别的重要信息,纹理特性的有效表达和抽取,是基于纹理影像分割的前提。本文系统概述了近年来各类文献中使用频率较高的基于纹理的遥感影像分割方法,并以基于统计的方法、基于纹理结构的方法、基于模型的方法和基于空间/频率的方法四种基本类型为主线,对每一类分割方法的特点进行了分析和总结,在此基础上指出了基于纹理特征遥感影像分割的研究趋势。     

面向对象的泰安市高分辨率影像住宅建筑物提取

基于eCognition Developer平台,以泰安市QuickBird影像为数据,采用面向对象多尺度分割、最邻近和隶属度分类,充分利用高分辨率QuickBird影像具有的丰富光谱、形状、纹理和结构等地物信息,对实验区进行分类并提取住宅建筑物信息。实验表明,与传统逐像元分类法相比,面向对象分类法有效地避免了分割区域的离散破碎,地类信息的提取更加完整、精确、高效。     

无人机高空间分辨率影像分类研究

本文利用无人机影像进行土地利用类型研究,面向对象方法对影像分割,获取了最佳分割尺度;根据各土地类别的特征信息建立分类定义,提出了快速、准确获取土地利用类型的方法。研究结果表明,运用面向对象方法能很好地解决无人机高分辨率影像分类问题,其中关键是影像分割尺度的选择和影像对象特征信息的提取。     

基于卫星遥感的输油管廊沿线的地物识别研究

基于eCognition软件进行研究区域面向对象的信息提取,对研究区进行多尺度影像分割的实验,找到适合影像地物信息提取的尺度及参数、分类规则,并对研究区的影像数据进行验证,通过eCognition分类结果与传统分类和基于GBDT分类算法结果的对比,说明面向对象的特征提取算法更适用于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像.     

GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法

国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。     

一种基于对象和多种特征整合的分类识别方法研究

遥感图像空间分辨率的提高，为目标物的纹理特征和形状特征的提取提供了客观基础，同时也使得传统的基于像元的分类识别方法受到了严重的挑战。因此，需要对传统的方法进行改进或发展新的方法。本文采用面向对象的分析思想，通过图像分割和分割对象的矢量化等一系列的预处理，并在此基础上实现了目标形状信息的提取，最后综合利用光谱特征和形状特征应用模糊分类器实现两种典型的人造目标的分类提取实验。识别的精度评价主要通过目视解译完成。分析表明，形状信息的提取大大丰富了目标识别的特征库，尤其在感兴趣目标与背景物具有相近的光谱反应而形状特征有明显差异的条件下，这种利用光谱与形状特征整合的提取方法能够大大提高目标的识别精度。     

面向对象分类提取高分辨率多光谱影像建筑物

初步测试利用基于知识规则的面向对象分类方法从高分辨率Ikonos卫星影像上提取建筑物,包括:融合1 m全色和4 m多光谱波段影像,生成1 m分辨率的多光谱融合影像;分割融合影像;利用影像对象的光谱和空间特征执行基于对象的分类。面向对象分类提取结果与传统的基于像元最大似然分类结果进行对比,表明面向对象分类方法更适用于提取高分辨率遥感影像中的建筑物。     

基于Quick Shift算法的高光谱影像分类

论述了面向对象分类方法处理高光谱高空间分辨率影像的优势与流程;分析了快速漂移(Quick Shift)算法的原理,该算法在进行模式搜索时具有可控制模态选择和平衡过分割与欠分割的特点。将该算法应用于高光谱影像分割,可得到面向对象分类所需的较理想的同质影像对象。为提高影像分割的效率,提出了一种基于灰度共生矩阵的自适应核带宽确定方法,能够兼顾影像空间特征和光谱特征。最后采用最小距离分类法、支持向量机分类法与提出的分类方法进行了对比试验,实验结果表明了该方法的有效性。