面向对象的山地区域多源遥感影像分割尺度选择及评价

随着遥感技术的飞速发展,通过各种传感器获取的影像种类越来越多.传统的面向像元的影像分析技术已难以适应高分辨率影像,面向对象的影像分析技术应运而生.面向对象的影像分析技术所面临的首要问题是影像分割,如何选择合适的影像分割尺度已成为面向对象影像分析技术的关键.为了提高遥感影像分割尺度选择的准确性,通过对影像分析建立了分割质量函数,针对不同分辨率的多源遥感影像进行分割实验,获取了最优分割尺度,最后提出了一种顾及面积和光谱的分割匹配指数对最优分割尺度进行评价,并研究了分割尺度与亮度均值标准差、影像空间分辨率之间的对应关系.研究结果表明,构建的分割质量函数获取的最优分割尺度避免了人工分割带来的主观性,建立的同时顾及面积和光谱因子的分割匹配指数验证了最优分割尺度选择的正确性.     

基于多尺度层的遥感影像分类问题研究

近年来,基于面向对象的遥感影像分类方法已经被广泛使用,这种方法与传统的基于像元的分类方法相比较,精度较高,是以对象作为分类的最小单元,所以,对于面向对象的分类方法其关键就是如何获取较高精度的对象,本文是在对遥感影像进行不同尺度分割的基础上,得到不同尺度的对象,然后依据对象的分割精度,选择相应尺度再进行分类。实验证明,这种方法可以有效提高遥感影像的分类精度。     

面向对象的遥感影像分类方法在土地覆盖中的应用

本文基于面向对象的分类思想,以SPOT-5影像为数据,采用分层分类的方法,利用对象的多特征构建合适的特征空间,建立知识库,结合最邻近分类器与模糊规则两种方法,并使用空间关系对分类进行优化,结果表明该方法对高分辨率影像分类在减少分类不确定的同时还提高了分类精度。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像城市用地分类研究

对城市用地类型进行研究,能够为城市土地的合理规划、布局及管理提供信息支撑.本文采用基于面向对象的影像分析技术依据多尺度影像分割结果,对呼和浩特市城市中心区用地进行分类研究.试验表明这种分类方法不仅速度快而且精度高,为高分辨率遥感影像城市用地分类研究提供了新思路.     

基于多尺度融合的高分辨率影像城市用地分类

基于面向对象的信息提取技术,针对高空间分辨率遥感影像进行城市用地分类。首先针对不同城市地物,选择适宜的提取尺度;然后探讨不同城市地物类型提取的适宜特征,充分利用光谱、空间结构、上下文关系、纹理等信息描述地物;最后融合不同地物多尺度下的提取结果。以北京市部分地区QuickBird影像为例,实现城市用地类型的自动分类,结果表明:该方法应用于城市用地分类的精度高达86.74%,为高空间分辨率遥感影像城市用地分类研究提供了新思路。     

基于区域合并影像分割技术的多尺度地表景观分析

分割是面向对象影像分析的前提,景观空间异质性特征给遥感信息获取提出了多尺度的要求。影像分割的多尺度分析以尺度效应与对象异质性最小原则为前提,描述多尺度效应分析的必要性与可行性。基于区域合并的分割原理与方法,为多尺度影像分析提供理论与技术支持,在两个样区进行多尺度影像分割技术的应用实践,分析基于区域合并的多尺度分割数据的几何丰富度与语义丰富度。     

基于形态学的多尺度遥感图像分割方法

基于形态学提出了多尺度遥感图像分割方法。首先使用面积形态学算子处理原始图像,构造不同尺度下的遥感图像;然后提取多波段遥感图像梯度,充分利用遥感图像的多波段信息;再在不同尺度的图像上使用区域标记方法提取标记,作为分水岭分割算法的生长点;最后使用分水岭分割实现对遥感图像的多尺度分割。该方法在Matlab中予以编程实现,并将其应用于江苏省海安SPOT影像中,实现对图像不同尺度的分割,能够有效提取出多波段遥感图像中不同尺度下的地物。     

面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取

依据高分辨率遥感影像的特点,采用面向对象方法提出"自下而上"的多尺度分割方法,即按照由小尺度分割至大尺度分割的顺序,并结合掩膜操作对山东师范大学IKONOS影像进行了建筑物提取试验。结果表明,该方法较传统的"自上而下"的尺度分割方法精度有显著改善,其分类结果形状较为规整,更接近实际地物。     

一种基于标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法

为避免分水岭分割高分影像的过分割现象并充分利用高分影像的特点,该文提出一种基于标记的分水岭分割方法,即基于影像先验知识指导分割的原则,对遥感影像进行各向异性扩散平滑滤波后,计算生成融合了光谱和纹理特征的梯度图像;从梯度图像中提取标记重建对象的边缘特征,并执行基于标记的分水岭变换,得到最终的分割结果.实验表明,该方法能够充分利用高分影像的特征信息,并能有效地抑制分水岭过分割现象.     

面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用

针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行.     

基于卫星遥感数据改进区域尺度的显热通量模型

以西北半干旱地区的内蒙古农牧交错地带锡林郭勒盟为研究区,以不同退化程度的草地为研究对象,通过叶面积指数计算各像元的动力传输粗糙度长度,以改进显热通量算法;并结合植被／土壤组分温度分别计算基于亚像元的植被／土壤的显热通量。由敏感性分析和模型验证表明,改进的显热通量算法能够提高区域尺度的能量平衡计算精度。     

面向对象的地理遥感信息模型

地理遥感信息模型是在地形模型、物理模型、数学模型的基础上提出的一种新型模型。面向对象技术是一种新型的系统建模技术。该文论述面向对象技术应用于地理遥感信息模型建模的可行性 ,以面向对象技术基本理论为指导 ,采用面向对象分析方法 ,将地理事物分类、抽象成具有一定地理意义的独立因子团 (即面向对象模型中的对象和类 )。提出了面向对象的地理遥感信息模型的建模方法、数据结构以及建模优势     

基于金字塔模型的遥感影像感知哈希认证算法

针对遥感影像数据量较大的特点,提出一种基于金字塔模型的遥感影像感知哈希认证算法。首先,在原始遥感影像基础上通过重采样建立不同分辨率的影像层,并根据认证的粒度要求对各层影像进行格网划分;然后,通过分块DCT变换提取各格网单元的内容特征,进而构造格网单元的感知哈希序列,最终得到原始遥感影像的感知哈希序列。影像认证端可以认证不同分辨率影像层的内容完整性,也可以验证初始影像的内容完整性。实验与分析表明,该算法能够实现不同尺度下的遥感影像内容完整性认证,并对篡改区域进行定位。     

改进的混合像元分解法用于快速水污染遥感评价研究

该文介绍了一种改进的混合像元分解方法。利用该方法对滇池的各类污染（叶绿素,营养盐等）进行快速评价,可以直接得出滇池各个区域所受各类污染的程度,从而给出滇池全区各类污染的情况分布。     

基于多重分割关联子的高分辨率遥感场景分类

高分辨率遥感影像提供了丰富的外观信息和空间结构信息,广泛应用于土地利用分类当中,源于文章领域的视觉词袋（Bag-of-Visual-Words,BoVW）模型现已成功应用于图像分类领域。传统的BoVW模型忽略了特征之间的空间布局信息和像素一致性信息,提出多重分割关联子特征,融合图像的外观信息、空间布局信息和像素一致性信息,实验表明该方法能够获取优于许多经典的遥感图像特征的性能。     

像元信息分解和决策树相结合的影像分类方法

该文提出了一种基于像元信息分解和决策树相结合的遥感自动分类方法。选择广州市番禺区作为研究区。用像元信息分解和多变量决策树法把TM影像分为水体、植被、水泥地、土壤4种基本组分,分离成4类树枝;分别以4种基本地物组分作为分类掩膜,采用BP神经网络分类、形状指数提取、光谱特征提取等复合方法进行分枝,并开展野外遥感调查,以提高和验证分类精度。结果表明：该方法保证了分枝时地物的纯洁度,有效地避免了地物提取时多余信息的干扰和影响,提高了分类精度。结合实地调查数据与最大似然分类算法进行对比实验,表明该模型比最大似然总体分类精度高16％。     

遥感影像剖分金字塔研究

分析了全球剖分格网与影像金字塔的优点与不足,结合两者的优势提出了剖分影像金字塔模型及建塔策略,利用全球剖分格网面片编码的唯一性和Hilbert曲线空间连续性对影像块进行索引与组织。针对基于影像块组织的特点,提出了剖分影像金字塔局部更新的方案。实验结果表明,剖分影像金字塔不仅具有传统影像金字塔在快速浏览上的优势,并且由于其编码和索引的优势,使得在局部影像提取和更新方面效率更高,有一定的使用价值。     

面向测图的遥感影像压缩几何质量评价

卫星测图应用中,遥感影像压缩几何质量评价对于制定合理的星上压缩指标具有重要参考意义。该文从影像匹配精度评价、自动生成DSM/DEM的精度评价和摄影测量点定位精度评价方面进行几何质量评价,并分析影像压缩比与不同地形类别的重建影像质量间的关系。试验结果表明,对于国产星上SPIHT压缩算法,在压缩比4∶1的条件下,由重建影像立体像对自动生成的DSM可以满足1∶5万数字高程模型高程中误差最低要求;在压缩比2∶1的条件下,重建影像立体像对摄影测量点定位精度满足所有地形的1∶5万测图规范要求。