基于多特征差异的随机森林遥感影像变化检测

为充分发挥遥感影像中多种特征的优势及不同时相影像对象之间特征差异优势,本文利用预测精度高性能稳定的随机森林算法,提出一种基于特征差异的面向对象变化检测方法.首先,基于变化向量分析法对影像进行像元级变化检测,并多尺度分割检测结果;然后,提取每个对象在前后时相影像上的光谱、纹理特征及特征差值作为随机森林的输入数据,在像素级...     

基于GF-1号影像的南方水稻种植信息提取

针对南方复杂地区水稻遥感信息提取研究中机器自动学习分类研究较少、分类精度不高的问题,以福建省三明市建宁县溪口镇为研究区,基于GF-1号卫星影像,采用面向对象的随机森林遥感分类算法对研究区内水稻田信息进行提取。首先通过优化面向对象分割参数和随机森林分类模型参数,提取并调用了影像中的多种特征;再对光谱特征、植被指数特征、纹理特征、几何特征进行特征空间优选;最后通过设置4种特征优选试验进行对比,得到最优分类模型。实验结果显示,基于特征空间优选的面向对象随机森林分类算法的水稻提取精度高达90%,分类总体精度可达87%,Kappa系数为0.85;与其他试验结果相比,漏分和误分现象较少,实现了南方地区水稻信息高精度自动识别。该方法计算特征少、实现简便,对于国产高分卫星影像在南方复杂地区作物自动提取中的应用具有参考性。     

基于面向对象算法的道路信息提取研究

道路作为重要的基础设施,其信息的快速提取对于地面空间数据库的更新具有重要的理论与现实意义。本文将面向对象的思想引入影像道路分析提取中,按照局部区域与相邻区域的"异质"特征对高分辨率影像进行多尺度分割,产生"同质"像素集,得到最优尺度参数;然后通过探究最优特征组合及最邻近分类提取,面向对象道路提取用户精度可以达到96.5%。通过多次实验对比分析,旨在探索基于面向对象算法道路信息提取的最佳方法。     

面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测

变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。     

一种结合空间邻域关系特征的面向对象遥感影像 变化检测方法

为了充分挖掘遥感影像特征,提高遥感影像变化检测精度,在面向对象遥感图像分割基础上,提出一种遥感影像空间关系特征度量方法,并应用到了变化检测中。首先,通过对两个时期遥感影像叠加分割,提取影像对象;然后,利用目标对象光谱特征及对象与其邻域对象的空间关系特征,构建两个时期影像对象差异特征影像。对象光谱特征参数主要选择对象内像元亮度均值,对象空间关系特征参数主要为目标对象与两个时期的邻域对象之间的像元亮度之间的差值。最后,通过最大期望EM算法自动获取分割阈值,得到影像变化信息。文中利用两期QuikBird影像对实验区域构建多组特征变化矢量影像,实验结果发现,新加入的空间邻域关系特征能较好地提高变化检测精度。     

四种基于像元的地表覆盖变化检测方法比较

目前遥感影像变化检测方法很多,但各种方法的适用性各不相同。鉴于灰度差值、NDVI差值、灰度比值、主成分分析法在地表覆盖变化检测中应用广泛,文章从数据更新的角度对这4种方法进行了比较;在分析比较这4种方法的单一变化检测精度、检测结果的相同性、相异性的基础上探索了适合于30m分辨率TM地表覆盖变化检测的组合方法。实验结果表明,在地表覆盖变化检测中,有效组合方法能够取得比单一变化检测方法更好的效果;比值法并NDVI差值法并PCA差异法的检测结果中包含了4种单一检测方法所检测出的全部变化像元,达到了最高的生产者精度,比较适合于地表覆盖数据更新制图应用。     

国产高分辨率遥感数据城市绿地提取研究

针对国产高分辨率遥感数据在城市绿地信息提取中分割尺度选择问题,选取国产高分一号(GF-1)和中巴地球资源卫星04星(CBERS-04)遥感数据,在数据融合的基础上,采用控制变量法选取影像分割与合并尺度进行绿地信息提取,通过信息提取精度评价确定最优分割尺度。实验结果表明,对于GF-1和CBERS-04国产遥感数据,面向对象的方法均优于基于像元的方法,其中5m分辨率CBERS-04数据,面向对象方法绿地提取精度为90.53%,基于像元方法绿地提取精度为86.54%,推荐分割尺度与合并尺度为(25,70);2m分辨率GF-1数据,面向对象方法绿地提取精度为97.09%,基于像元方法绿地提取精度为83.49%,推荐分割尺度与合并尺度为(45,80)。研究结果能够为国产高分遥感数据城区绿地信息提取和地物分类过程中尺度选择提供借鉴和支持。     

面向对象的遥感影像变化检测方法

针对变化检测区域内变化区域与未变化区域面积比例较低时,通过常规的阈值计算无法在变化检测中确定准确的变化阈值问题,该文提出了一种带样本选择的面向对象遥感影像变化检测方法。该方法首先对多时相遥感影像进行多尺度分割获取像斑,并采用变化向量分析法计算像斑的差异度;然后,自适应选择训练样本,结合基于期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论的阈值计算方法,采用独立阈值法确定变化阈值;最后,利用变化阈值对差异影像进行二值分割,并获取变化检测结果。实验结果表明该文方法在变化检测精度上优于常规方法。     

基于像斑直方图G统计量的遥感影像分类

为了充分利用像斑的光谱特征,提出一种基于像斑直方图G统计量的影像分类方法。通过多尺度影像分割获取像斑,选择合适的训练样本像斑;依据像斑的光谱属性,自适应地设定光谱直方图的灰度级,提取像斑的光谱直方图;采用G统计量度量测试像斑与各训练样本像斑光谱直方图间的距离,用来表达像斑光谱特征的异质性;利用最小距离分类器获得影像分类结果。遥感影像分类实验结果表明,该方法能有效提高影像的分类精度。     

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%。     

基于SVM的多源遥感影像面向对象建筑物提取方法

在分析支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类技术和机载激光雷达(LIDAR)数据、航空影像特征的基础上,提出了基于SVM的LIDAR数据和航空影像的面向对象建筑物提取方法。结果表明,该方法充分利用了多源影像的互补信息,能够得到更高的信息提取精度,准确而快速地更新地理空间数据库,是一种有效的面向对象建筑物提取方法。     

基于SLICO的无人机影像建筑物对象提取

提出一种基于超像素分割算法与随机森林算法的无人机影像建筑物提取,利用INPHO软件生成正射影像和点云数据,并用点云数据进行反距离插值运算和波段运算生成归一化数字模型(nDSM)影像。将正射影像与nDSM影像进行波段合成并仅对正射影像采用基于SLICO算法分割生成超像素,选择相应的特征利用随机森林分类器进行分类,从而得到建筑物的提取结果。研究结果表明密集的影像匹配点云生成的nDSM影像进行建筑物提取时,可有效地对农村区域和城市区域的建筑物进行提取,同时避免了面向对象方法中最佳分割尺度难以选择的问题,取得了较好的建筑物提取效果,降低了建筑物提取的成本。     

奇异值分解和阈值分割的遥感自适应变化检测

针对传统遥感变化检测算法中差值影像构造方法不容易提取弱变化信息,以及变化阈值需要人工干预的不足,提出一种基于奇异值分解(SVD)和最大类间方差法(OTSU)阈值分割的遥感影像变化检测算法。首先计算两期遥感影像的多波段差值影像,对其进行矢量化后所构造矩阵进行奇异值分解,并计算差值影像的变化强度,选取奇异值分解主分量投影和变化强度作为表征两期影像变化的特征量;然后通过最大类间方差法对上述两个特征量进行阈值分割,得到变化检测结果;最后通过对比实验以及精度验证,证明了该变化检测方法相比传统方法能够更精确地提取出变化信息,而且能够自适应获取分割阈值。     

特征分量的城市建筑物面向对象提取方法

针对城市建筑物提取精度易受裸土、道路等干扰的问题,该文以陇西某区ADS100影像为例,构建出一种基于特征分量的城市建筑物面向对象提取模型。首先,建立亮度特征分量、(NIR-B)/(NIR+B)特征分量、归一化植被指数(NDVI)特征分量进行信息增强;其次,将以上分量进行波段重组;最后,分割重组后的多波段新影像,创立相应的规则集,实现目标城市建筑物提取。实验表明,该方法既能有效消除裸土、硬化道路的影响,又能较为准确地检测出ADS100影像中的建筑物信息。     

基于矢量数据辅助分割的遥感变化检测方法研究

针对变化检测中获取同质像斑较难的问题,提出应用矢量数据辅助分割获取同质像斑。本文提出了基于历史矢量与双时相遥感影像的变化检测方法,实验结果表明,该方法能检测出80%变化的像斑,并能同时获取变化像斑的类别,证明了该方法的有效性。     

基于高分辨率遥感影像的城市地表信息提取研究

针对高分辨率遥感影像在城市地表信息提取中存在的若干问题,发展了一种基于影像对象最优特征组合的城市地表信息提取方法。该方法首先基于面向对象的思想,抽象出城市地表信息所对应的影像对象的各种特征,然后,基于先验知识和样本分析选择最优特征组合,建立有效的影像对象特征集,最后,采用基于知识规则的模糊逻辑分类器快速准确地检测、识别和提取城市各类地表信息。实验结果表明,该方法具有较好的分类精度,其分类结果可为土地利用变化监测和GIS数据库更新提供依据。     

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。     

面向对象方法支持下的土地利用分类

面向对象的影像分析技术在高分辨率影像地物信息的提取中有着重要应用.利用Sentinel-2高分辨率多光谱影像数据,以合肥市包河区作为研究区域,应用多尺度分割技术将影像分割成对象,并对特征空间进行选择和优化,基于面向对象分类方法提取出研究区域最近邻的六种典型地物,分类结果与面向像元的最大似然分类、支持向量机、神经网络的结果进行比较.结果表明:利用面向对象方法进行土地利用分类的总体精度88.90％,Kappa系数为0.8579,优于三种传统的监督分类方法.证明了面向对象的影像分析技术在土地利用分类中的实用性.     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

面向对象分类的决策树方法探讨——以Landsat-8OLI为例

针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。