基于多特征信息融合的面向对象的高光谱图像分类

由于高光谱影像的数据维数高,利用常规方法难以获得令人满意的分类结果。在基于信息融合的图像处理过程中,利用影像多特征融合信息进行面向对象的遥感图像分类,可有效降低原始图像数据维,提高分类精度。     

SPOT5影像纹理特征提取与土地利用信息识别方法

本文以太湖流域西苕溪上游安吉地区SPOT5影像600像元×600像元为试验区,首先采用主成分分析对SPOT5影像进行数据压缩和几何信息增强,再采用小波分析方法对影像进行滤波和噪音处理,利用灰度共生矩阵对高分辨率图像的纹理信息进行分析,以对比度和熵为统计指标,确定对比度和熵的最佳阈值,进行边界匹配和图像的分割,将此分割结果与NDVI阈值法分类结果进行叠合,得到最终的分类结果。试验结果表明:将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地物,光谱与纹理特征结合得到的分类精度高于单纯依靠光谱特征进行分类和单纯依靠纹理分类的分类精度。     

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.     

基于分辨率融合的多尺度遥感影像分类技术研究

影响遥感图像分类效果的主要因素之一是影像的空间分辨率。本文将Quickbird多光谱影像与高分辨率全色影像相融合,在保留了光谱信息的同时提高了影像分辨率。然后对融合后的影像进行多尺度分割,并运用地物的光谱统计特征、形状、纹理、类间关系等因素进行相关信息的提取。采用面向对象的模糊分类方法对试验区影像进行分类,最后对结果进行了精度评价。试验表明这种方法具有较高的精度。     

面向对象的遥感影像模糊分类方法研究

传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富,地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像,传统的分类方法,就会造成分类精度降低,空间数据的大量冗余,并且其分类结果常常是椒盐图像,不利于进行空间分析。本文采用面向对象的影像分类方法,考虑了对象的不同特征值,例如光谱值,形状和纹理,结合上下文关系和语义的信息,这种分类技术不仅能够使用影像属性,而且能够利用不同影像对象之间的空间关系。在对诸多对象进行分类后,再进行精度分析。在此研究提出了一种面向对象的方法结合模糊理论把许多的对象块分成不同的类别。这一过程主要有两个步骤：第一个步骤是分割。图像分割将整个图像分割成若干个对象,在这个过程中,分割尺度的选择会影响到后续的分类结果和精度。第二个步骤是分类。在这个步骤中,特征值的选择和隶属度函数的选择都对分类结果有着至关重要的影响。     

面向城市地物分类的SAR图像纹理特征提取与分析

合成孔径雷达(SAR)图像含有丰富的纹理信息,特别是进行城市地物分类时,纹理特征对于图像的解译具有重要的意义。本文对基于灰度共生矩阵和Gabor变换两种纹理特征提取方法进行了研究,将灰度和不同纹理特征组合应用于SAR图像城市地物分类,并以ALOS PALSAR影像为数据源进行了实验。通过对不同分类结果进行定性和定量分析,结果表明,引入纹理特征后的SAR图像分类结果要优于无纹理信息参与的分类结果,基于不同纹理特征组合的SAR图像分类结果要优于基于单一纹理特征的分类结果。     

面向城市地物分类的 SAR 图像纹理特征提取与分析

合成孔径雷达（ SAR）图像含有丰富的纹理信息,特别是进行城市地物分类时,纹理特征对于图像的解译具有重要的意义。本文对基于灰度共生矩阵和Gabor变换两种纹理特征提取方法进行了研究,将灰度和不同纹理特征组合应用于SAR图像城市地物分类,并以ALOS PALSAR影像为数据源进行了实验。通过对不同分类结果进行定性和定量分析,结果表明,引入纹理特征后的SAR图像分类结果要优于无纹理信息参与的分类结果,基于不同纹理特征组合的SAR图像分类结果要优于基于单一纹理特征的分类结果。     

基于Radarsat和TM图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究

单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息。雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度。本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法。最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radarsat、TM融合后的图像进行了分类。结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%。因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测。     

基于GF-1卫星数据岩性自动化识别方法试验

以青海省宗务隆地区为实验区, GF-1卫星PMS数据为数据源,重点从图像预处理、岩性标识体系建立、影像分割、影像分类等方面进行了基于面向对象的岩性自动分类方法实验,对实验结果进行了可靠性和稳定性评价。结果表明,利用高分一号卫星数据进行岩性自动化分类是可行的。     

基于多尺度超像素的高光谱图像分类研究

随着遥感技术的快速发展,高光谱遥感影像的分类方法研究受到普遍关注。现有高光谱遥感影像分类研究采用单一尺度下的超像素方法进行图像分割处理,无法确定最佳超像素个数,较易忽视图像细节信息,且单一核矩阵无法表征多特征信息导致分类精度降低。因此,本研究拟在多尺度下采用超像素分割方法对高光谱影像的第一主成分分量进行多尺度超像素分割处理,通过权值耦合多尺度空间光谱核与原始空间光谱核形成合成核来进行高光谱影像分类,并以Washington DC Mall高光谱影像为实验数据对本文方法进行测试与分析。实验结果显示,相较于对比方法,这一方法的有效分类精度最高提升6.93个百分点。结果证明该方法可以有效解决图像光谱无法自适应、光谱信息获取不全面的问题,能够显著提升高光谱影像分类精度。     

Expert Classification Method Based on Patch-Based Neighborhood Searching Algorithm

The expert knowledge has been widely used to improve the remotely sensed classification accuracy. Generally, the ex-pert classification system mainly depends on DEM and some thematic maps. The spatial relationship information in pixel level was commonly introduced into the expert classification. Because the geographic objects were found spatially dependent relationship to a certain degree, the commonly used basic unit of spatial relationship information in pixel greatly limited the efficiency of spatial in-formation. A patch-based neighborhood searching algorithm was proposed to implement the expert classification. The homogene-ous spectral unit, patch, was used as the basic unit in the spatial object granularity, and different types of patches' relationship in-formation were obtained through a spatial neighborhood searching algorithm. And then the neighborhood information and DEM data were added into the expert classification system and used to modify the primitive classification errors. In this case, the classi-fication accuracies of wetland, grassland and cropland were obviously improved. In this work, water was used as base object, and different types of water extraction methods were tested to get a result in a high accuracy.     

Water quality classification of lakes using 250-m MODIS data

The traditional method used in the water quality classification of Finnish lakes includes the collection of water samples from lakes and their analysis in laboratory conditions. The classification is based on statistical analysis of water quality parameter values and on expert opinion. It is possible to acquire similar information by using radiance values measured with the Earth Observing System Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). In this letter, the classification accuracy with MODIS data is about 80%. Only about 0.2% of the 20 391 pixels were misclassified by two or more classes, as a four-class classification system is used.     

高光谱图像相对含水量反演引导的精细分类

深度学习在高光谱图像处理领域的研究应用不断深入发展,基于深度学习的高光谱图像分类达到了较高的分类精度。目前的分类模型多利用高光谱的图谱特征,但对光谱的诊断性特征及先验信息利用不足,对空谱特征提取过程难以实现有效协同,因而导致分类类别即类内分类不够精细。为了解决以上问题,本文提出一种以多标签数据为输入的共生神经网络模型,在高光谱图谱特征提取的基础上融合光谱诊断特征,实现相对含水量反演及精细分类。首先,通过构建一种新的红边斜率光谱指数实现高光谱图像相对含水量的表征,利用本文提出的自适应分级算法完成相对含水量反演并建立对应的等级标签,与地物种类标签共同构成多标签高光谱数据集。然后,构建共生神经网络架构及内部变维特征提取模块,利用多标签数据提取高光谱图像中空间、光谱和相对含水量的融合特征,提高深度模型对不同含水量地物的区分能力和对所提取特征的协同表达能力,降低模型的复杂度与计算量,完成基于多标签数据集的相对含水量反演引导分类的过程,在扩大传统类间距离的基础上进一步扩大类内距离,从而实现高光谱图像的精细分类。最后,使用实验室采集数据和4个公开的高光谱数据集Lopex、Indian Pines、Pavia University和Salinas进行实验验证。结果表明,本文提出的红边斜率光谱指数可以有效表征地物的相对含水量信息;相对含水量反演引导的分类模型对类内分类精度有较明显的提升,对总体分类结果有一定的改善;与其他机器学习和深度学习分类算法相比,本文算法取得了较好的分类结果,提高了深度分类模型的分类性能和精细程度,实现了精细分类。     

中分辨率遥感图像土地利用与覆被分类的方法及精度评价

利用TM、SPOT及CBERS-1等中分辨率卫星图像,对土地覆被的专家系统分类方法、居民地的决策树提取方法以及水体的迭代混合提取方法进行了试验,其总体精度达到87.89%,与常用的监督分类方法相比精度可提高7.86%.专家系统分类的结果叠合居民地、水体等易于混分专题信息,可以形成精度较高的土地利用与覆被分类结果。     

淡水湖泊湿地水体信息提取方法

及时、准确地获得水体信息是对水资源保护、利用和可持续发展的有利支持。以洪泽湖为研究区,通过实验比较了阈值法、TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法、比值法和新型水体指数法提取水体结果的优缺点。研究表明,基于谱间关系构建的新型水体指数法能有效地提取各种类型的水体,且具有很强的普适性。新型水体指数法有效地提高了水体信息提取精度,提取精度高达92.5%。     

遥感影像面向对象信息提取技术在GIS土地管理中的应用

本文主要研究通过高分辨率遥感影像和eCognition软件,利用面向对象信息提取技术来获取村庄尺度土地利用类型空间数据的技术方法。本项研究中的实验区主要地物包括麦田、旱作物、荒地、苗圃、道路、水体、建设用地和树木等类型。通过设置不同的分割参数并目视判定待识别地类的轮廓分割效果,获取适用于村庄尺度土地利用类型分类的最优分割参数,并通过分类精度对比说明面向对象信息提取相对于传统分类方法的巨大优势。     

面向对象的SPOT 5影像城区水体信息提取研究

 以南京市部分主城区为研究对象，首先利用基于多尺度图像分割方法对图像进行分割； 然后利用对象所包含的光谱、形状及纹理等特征确定地物识别中所需的各种特征参数； 最后，通过规则的建立，实现研究区地物的逐级分层分类。研究结果表明，该方法不仅使分类结果具有丰富的语义规则信息，而且还有效减少了“分类椒盐现象”的产生，分类精度显著提高。     

基于TM影像的北京城乡结合部土地利用变化分析

利用遥感分类技术能够快速获取土地利用变化信息。基于1996年和2006年两时相的北京城乡结合部地区TM卫星影像数据,采用监督分类和分类后处理方法,对研究区10年间的土地利用变化情况进行了详细分析,得到如下结论:10年间北京城南地区城乡结合部的各种土地利用类型之间相互转化,并以耕地,林地和建设用地相互转化最为显著;耕地和大范围水域面积较大幅度减少,城市居民点及工矿用地和未利用土地面积大幅度地增加,城乡结合部的范围在10年间从北向南进行了大范围地移动。     

一种加入空间关系的海岸带遥感图像分类方法

 海岸带作为海洋、陆地和大气共同作用的地带，其地物混杂度大，变化频繁，单纯利用光谱特征分类难以取得理想的精度。 但海岸带地物滨临水体，而水体与地物存在巨大光谱差异，易于识别。据此，本文尝试提出一种简单的加入空间关系的遥感图像分类 方法，即，先准确识别出海水类，然后统计非海水类的每一个像元到最近海水的空间距离。由于不同的海岸带地类距离海水的空间距 离有其自身的特点，因此，利用这一距离信息辅助分类能提高分类精度，尤其是针对那些光谱特征相近而距离相差较大的地类。     

改进P-WSVM的矿区积水塌陷地信息提取

煤矿区积水塌陷地的动态监测是矿产资源管理的重要方面.针对积水塌陷地的光谱特征和空间结构特征的特点,本文引入非平衡数据集分类思想,提出一种改进的P-WSVM方法.实验表明:基于改进的P-WSVM方法能够快速、准确地提取积水塌陷地信息,并达到良好的效果.