一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...     

面向对象的绿地信息提取

绿地与人们的生产、生活密切相关,绿地是城市的净化器,发挥着保持水土、涵养水源、调节自然界生态平衡等重要作用.本文主要讨论了面向对象的分类技术,研究了多尺度影像分割和基于高分辨率影像的信息提取方法,在实验的基础上与传统的基于像元统计方法的信息提取结果进行了比较.结果表明,面向对象的信息提取方法在高分辨率遥感影像绿地信息提取中具有明显优势,可大大提高分类效率和精度.     

面向对象的无人机遥感影像烟草种植面提取和监测

无人机遥感影像技术用于农业种植面积、长势、轮作的监测和管理,取得了非常喜人的效果。文章应用无人机遥感影像和遥感图像处理软件eCognition,以面向对象的遥感影像分析方法提取临沂市沂水万亩示范园区2012年烟草种植面积及其分布信息。分类结果表明,利用面向对象的分类方法解译无人机获取的高分辨率遥感影像可以获得精确的烟草种植信息,为大区域烟草种植面积的自动监测提供了广阔的前景。     

基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例

城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率QuickBird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利用多尺度、多变量影像分割的面向对象的分类技术对马来西亚基隆坡市城市中心区的土地覆被分类研究。针对特定地物选择合适的影像分割特征和分割尺度、按照合理的提取顺序逐步进行城市土地覆被信息提取。在建筑物的提取过程中构建了归一化数字表面模型nDSM,使用成员函数将建筑物信息提取出来。精度评价结果表明,利用该方法得到了理想的城市土地覆被分类结果,其分类总精度从常规面向对象分类方法的83.04%上升到88.52%,其中建筑物生产精度从60.27%增加到93.91%。     

高分遥感影像城市绿地自动提取方法

城市绿地作为城市生态系统中不可缺少的一部分,也是城市建设中必须考虑的因素之一,如何更有效地得到城市绿地的分布状况对城市的建设有着深刻的意义.高分辨率遥感影像如今已经成为城市绿地调查的重要数据.为了探究最适用于高分影像中城市绿地自动提取的方法,以南京市某区域为例,以高分二号高分辨率影像为数据源,分别使用了监督分类、利用归一化植被指数(NDVI)分类和基于规则的面向对象分类这三种信息自动提取方法,并将得到的分类结果与精度评价进行了对比分析,结果表明,基于规则的面向对象分类方法的精度明显高于其他两种方法.     

基于高分辨率影像的城市绿地提取

为了充分发挥高分辨率影像优势,满足园林城市建设对城市绿地覆盖统计的高效、高精度需求,采用面向对象分类技术,利用某市城区部分高分辨率影像数据进行城区绿地覆盖提取实验,基于ENVI面向对象特征提取模块对该区域进行分割、规则定义、分类、矢量结果输出等。实验表明,基于面向对象技术对城区高分辨率影像进行绿地覆盖提取效果较好。     

基于高分二号的城市绿地提取方法研究

绿地对城市生态系统具有重要的调节作用。利用遥感技术来辅助绿地信息的提取,能够获取绿地空间结构,动态掌握绿地覆盖面积,从而达到调控和监测城市绿地变化的目的。本文分别采用最小距离分类和面向对象的最邻近分类2种方法进行城市绿地提取,实验结果表明,利用高分二号这种空间分辨率较高的遥感影像进行绿地信息提取,面向对象的分类方法要比传统的最小距离分类方法更为适合。     

利用MRF方法的高分辨率影像道路提取

高分辨率遥感影像提供了地物更丰富的信息,包括光谱信息、地物结构、形状、纹理以及地物之间的空间关系等多方面的信息。面向对象的影像分析方法以目标地物为研究对象,充分考虑目标地物的形状、结构及空间关系等信息进行目标的提取和分析,是当前高分辨率信息提取技术的主要方法。研究了采用面向对象目标的思想将MRF方法应用于高分辨率遥感影像的道路目标提取中,并进行了道路提取实验。     

利用高分辨率航天遥感影像实现城市3维可视化

利用高分辨率遥感影像提取地物数据,并采取面向对象的空间数据模型对数据进行管理,使用虚拟现实技术对城市景观进行3维重建.然后利用有理函数数学模型表示遥感影像与地面之间的构像关系,使用纹理映射技术,构建具有高度真实感的城市3维景观图.     

利用高分辨率的遥感卫星影像更新1∶1万比例尺数字地形图的研究

本文详细阐述了利用高分辨率遥感卫星影像进行1∶1万比例尺数字地形图更新的基本技术流程、更新方式以及关键技术。并且利用面向对象的遥感影像分类方法和信息提取技术,获得了较满意的地图更新专题信息。最后得出利用高分辨率遥感卫星影像进行数字地形图更新是一种周期短、见效快、效率高、花费少的切实可行的方法。     

利用高分辨率航天遥感影像实现城市3维可视化

利用高分辨率遥感影像提取地物数据，并采取面向对象的空间数据模型对数据进行管理，使用虚拟现实技术对城市景观进行3维重建，然后利用有理函数数学模型表示遥感影像与地面之间的构像关系。使用纹理映射技术，构建具有高度真实感的城市3维景观图。     

几种基于高分辨率遥感影像分类技术的分析与探讨

初步分析了应用高分辨率遥感影像进行分类处理的3种特殊方法,即基于光谱信息及相关监测模型综合分类技术、利用高程信息辅助分类技术和面向对象的特征相关属性分类技术的基本原理。分析比较了它们在进行遥感影像分类的特点和优势,探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中的应用方法和效果。     

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%。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

成都平原高分辨率遥感影像分割尺度研究

对高分辨率遥感影像进行分类,面向对象的影像分析技术优于传统的面向像元的影像分析技术。要使用面向对象的影像分析技术,关键是分割遥感影像,以得到一系列与地物有密切联系的影像对象。分割的准确性与分割的尺度选择有关。针对成都平原高分辨率卫星影像,采用不同尺度对试验区影像进行分割,并比较分割结果,确定成都平原高分辨率遥感影像数据分割最佳尺度为30,该尺度分割的影像对象亮度均值标准差最大。     

应用RS、GIS技术提取广州市绿地信息的方法

以广州市为例,以高分辨率的遥感影像及电子地图为主要数据源,以遥感图像处理软件及地理信息系统为主要分析工具,探讨了通过RS和GIS来提取绿地信息的方法,其中重点阐述了遥感影像处理、绿地信息提取及建库过程。     

面向对象的城市水体信息提取方法

以北碚主城区为研究区域,利用面向对象方法对高分辨率遥感影像的水体进行提取,首先对QuickBird卫星影像进行分辨率融合,然后充分利用影像的光谱信息、拓扑关系、形状特征、大小信息等构建知识库进行分类。实验表明,该分类方法消除单纯利用光谱信息的缺陷,提高了分类精度。     

结合异质性及分水岭变换的遥感影像分割方法

面向对象的遥感信息提取,首要任务是对遥感影像进行分割,分割的目的在于把原始图像分割成一些在空间上相邻、光谱相似的同质区域。传统的分水岭变换对噪声敏感,易产生过分割现象,不能直接适用于遥感影像的信息提取。本文利用非线性同组滤波方法(PGF)消除原始影像噪声,根据高分辨率遥感影像地物的异质性特征,对分水岭初始分割结果进行异质性准则合并。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像的分割效果良好,能够适用于面向对象的信息提取。     

山地城市建设用地遥感动态监测研究

为了准确掌握重庆两江新区城市建设情况,有效支撑新区规划编制及规划管理工作,利用高分辨率遥感影像,采用面向对象的遥感分类方法,结合相关辅助资料,对2009年和2010年重庆两江新区的城市建设用地现状进行了遥感监测,获取了区内的城市建设用地规模、结构和布局现状及其变化信息,并对其城市建设用地特征进行了分析,为城市精细化管理提供了技术支撑。     

面向对象分类技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用研究

应用高分辨率遥感数据进行矿山环境监测是近几年来矿山监测工作的一个发展趋势,信息提取技术是遥感数据应用中的关键。传统的像元分类方法只考虑了光谱信息,信息提取量少,分类精度低,难以满足高分辨率数据信息的提取。本文以IKONOS影像为数据源,利用面向对象分类新技术,探讨该技术在矿山高分辨遥感数据中的应用。最后运用kappa系数比较评价面向对象分类方法与传统的像元分类方法。研究表明,面向对象分类法比基于像元分类法精度更高,效果更好,具有较好的应用前景。