面向对象的高分辨率卫星影像道路信息提取

本文采用面向对象方法对高分辨率卫星影像道路信息提取。首先加入建筑物矢量数据对影像分割提取出建筑物,然后采用多尺度进行分割,对分割后的对象进行最近邻采样,得到总体分类图。最后根据道路特点构建道路知识库对道路信息优化。试验表明,面向对象的道路信息提取克服了"椒盐现象",取得了较好的提取效果。     

基于高分辨率卫星影像的城市用地信息提取研究

以高分辨率卫星影像QuickBird为数据源,采用面向对象的信息提取技术,对惠州市的城市用地信息提取进行了研究.研究结果表明:对高分辨率影像而言,面向对象的信息提取技术有更广阔的发展空间.利用该技术进行城市用地信息提取是可行的,而且精度高、速度快.     

高分辨率遥感影像信息提取方法综述

感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题。遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化。高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题。     

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取

建筑物的倒损信息是震后灾害评估的一项重要指标。文中应用震后高分辨率遥感影像数据,采用面向对象分类方法,以最优分割参数对影像进行分割,构建多尺度影像对象层次结构。通过影像对象的光谱、形状、纹理等特征及空间拓扑关系建立分类规则库,提取基本完好、受损和完全倒塌三类破坏等级的建筑物震害信息。结果表明,面向对象分类方法能够实现提取三类等级的建筑物震害信息,从而满足地震灾害快速评估要求。     

基于简译的高分辨率卫星影像信息提取研究

利用简译遥感信息提取软件,以资源三号高分辨率卫星影像为数据源,选取老挝首都万象市为研究区,采用分层信息提取思想,在道路、建筑等地表覆盖要素人工提取结果的基础上,对未分类地物(水田、旱地、林地、工矿用地),利用最小距离算法和深度学习算法进行信息提取研究.研究结果表明,基于最小距离算法的总体分类精度为85.7％,Kappa...     

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。     

面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取

选取面向对象的方法,对无人机影像进行土地利用信息提取.通过对获取的原始无人机影像进行预处理,选取合适的分割参数对实验区进行多尺度分割,找出不同地物最优分割尺度,建立多尺度分割分类的层次结构体系,然后依据地物分类特征差异,在各自最优分割尺度层建立地物特征提取规则,实现土地利用信息的提取.研究结果表明,针对无人机高分辨率影像,运用面向对象的多尺度分割影像信息提取技术,可充分利用影像中包含的纹理、形状、大小及其相互空间信息,快速、准确地进行土地利用信息提取.     

高分辨率遥感影像信息提取方法研究

随着高空间分辨率遥感技术的迅速发展,如何充分应用高空间分辨率遥感影像具有重要意义。而海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。本文在总结高分辨率影像信息提取技术基础上,重点讨论了多尺度分割技术。     

面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术

介绍了单张高空间分辨率的航空遥感数据在没有其他专题图辅助的情况下进行面向对象的信息提取的方法。以山西省平顺县为研究区,ADS40彩色航空影像为数据源,对不同的地物采取不同尺度的多尺度分割,形成具有"同质性"的对象,然后分别采取不同的信息提取策略,得到研究区信息分类成果,且有效避免了"同谱异物"、"同物异谱"及"椒盐现象",对高分辨率遥感影像信息提取技术研究具有一定的实践指导意义。     

光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法

针对高分辨率遥感影像具有较为丰富的地物属性“谱相”信息和空间分布及其组合“图式”信息的特点,提出了一种光谱和形状特征相结合的建筑物自动提取方法。在多尺度分割和矢量化基础上,根据建筑物的形状、光谱特征,从特征基元中自动选取样本,并计算其特征;通过根据建筑物形状、光谱、纹理构造的模板,在整景影像上进行建筑区域识别,并在建筑区域内提取建筑物外部轮廓。实验表明,本算法具有较高的识别率和较低的误识别率。     

eCognition技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用

本文提出了面向对象的多尺度分割策略,针对不同尺度的地物信息采用不同的分割尺度,在此基础上构建多尺度分割等级网,实现了地物信息的分层提取。以北京怀柔区QuickBird遥感影像为试验区进行信息提取,给出了多尺度分割参数的设置规律,获得了较好的效果,总体精度为84．82%。     

多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。     

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。     

基于TM影像的面向对象地表覆被信息提取

为验证基于TM影像的面向对象分类方法对复杂地区地表覆被信息提取的可行性,以地处西南地区的渝北为例进行实验。利用样本数据对各个波段的光谱特征进行分析,取得对各波段覆被探测能力的初步认识;基于光谱特征的多尺度分割,运用面向对象分类方法对其分类。面向对象的分类方法总精度和Kappa系数分别为88.42%和0.854 7,将其与监督、非监督分类结果对比分析。结果表明,该方法有效抑制了"椒盐"现象,取得较好的分类结果。     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。     

结合支持向量机与粒度计算的高分辨率遥感影像面向对象分类

结合支持向量机技术与基于粗糙集的粒度计算,提出一种新的高分辨率遥感影像面向对象分类方法.首先,采用相位一致模型得到QuickBird全色影像的梯度图,并利用扩展最小变换技术获取地物目标的前景标识,进而采用强制最小技术重建梯度.在此基础上,采用分水岭变换得到较佳分割效果.然后,从多光谱波段数据中提取对象的光谱特征,并用G...     

面向对象的多尺度高分影像建筑物提取方法研究

近年来,随着航空航天事业的高速发展,带动了遥感对地观测技术的进步,为高分影像的获取奠定了基础。作为地物类别中的主要内容和地形图中的重要成图元素,建筑物的识别与提取,直接影响到地物提取的自动化水平。因此,高分辨率遥感影像中建筑物的提取是图像处理领域中的主要研究内容之一。为了提高城市建筑物信息提取精度,本文改进了常规的面向对象方法,以航空遥感影像和SPOT-6影像为对象针对其下垫面结构复杂的特性,采用多尺度分割和多规则结合的方法自动提取建筑物信息,并通过样本区进行了精度验证,将提取的结果与传统分类方法所得到的结果相互比较。研究结果表明,面向对象的多尺度分割对高分影像中建筑物的提取具有较好地效果,KIA精度达到了0.76,为城市建筑物信息提取的应用提供了新思路。