面向对象的eCognition遥感影像分类识别技术应用

以位于印度尼西亚Kalimantan热带雨林地区的1幅具有3个通道的雷达图像为研究对象,利用面向对象方法对高分辨率遥感影像的水体进行提取,在分割的基础上,经过分层分类,充分利用影像的光谱信息、拓扑信息、形状特征等构建知识库进行分类,实验结果理想,相对传统基于像素的图像分类分析方法结果图斑完整,提高了分类精度。     

基于面向对象的珲春地区高分辨率遥感影像分类研究

以吉林省珲春市春化镇为研究区,以Pleiades、高分一号、资源三号影像为实验数据,利用面向对象信息提取方法实现了对3种遥感影像进行信息提取。利用3D Filter边缘检测算子对多尺度分割进行优化,通过对影像进行多次实验得出地物要素的最优分割参数,并且建立不同地物要素的分割层级。分析实验数据的特点构建了合理的分类层级,选取能区分各个地物要素的特征进行组合,利用阈值分类和模糊分类实现地物要素的信息提取。利用混淆矩阵对数据进行客观分析,得到3种影像的总体分类精度和kappa系数。分析结果表明:Pleiades影像分类精度较高,更适合本实验区的遥感影像信息提取。     

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。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。     

基于面向对象的遥感影像空间信息提取方法研究

探讨了利用遥感影像,基于面向对象技术进行空间信息提取的方法及技术路线,通过选取试点区域,进行了信息提取实践。在多尺度图像分割的基础上,综合利用影像数据的纹理特征、光谱信息及形状特征等,通过建立规则,实现研究区地物的逐级分层分类。研究结果表明：该方法提取空间信息不但速度快、效率高,而且还有效减少了“噪声”,分类精度显著提高。     

面向对象影像分类中分割参数的选择

提出了一种基于区域生长方法的分割参数选择方案,从各个类别的训练样区中提取分割参数信息。通过一系列的影像区域分割,计算得出一个最大的目标函数值,为每个类别推演出最佳分割参数;在单个类别参数影像分割和分类的基础上,融合所有处理结果,最后完成影像分类。实验验证了所提出方法的有效性。     

面向对象的遥感影像分类在地理国情普查中的应用

遥感技术因其较高的精确性和时效性已成为监测土地利用变化的重要手段。地理国情普查是一项非常重要的调查工程,起着为各级领导干部科学决策提供数据支持的作用。遥感影像解译是整个普查工作中的重要环节,而且工作量巨大。目前,地理国情普查的遥感影像解译环节主要采用人工解译和计算机自动解译相结合的方法,以提高效率。本文主要介绍一种面向对象分类的遥感影像自动解译方法,通过东莞市TM影像实验,总结该方法的解译特点,并介绍其在地理国情普查中的应用。     

基于高分辨率遥感影像的面向对象水体提取方法研究

根据高分辨率遥感影像的特点,利用面向对象的方法对高分辨率遥感影像进行了水体提取.选取最优分割尺度和分割参数对试验区进行了分割;建立了对象知识库;选择合适的阈值参数进行了水体的提取和河流、湖泊的分类;把面向对象方法分类结果与传统方法分类结果进行了对比分析.试验表明,面向对象水体提取方法具有更高的精度,不仅有效地区分了水体和阴影,而且很大程度上抑制了"椒盐现象".     

基于面向对象层次分类法的输电线路走廊地表覆盖分类

随着国产卫星遥感影像在电力部门的应用日益深入,利用高分辨率国产卫星遥感影像对输电线路走廊地区进行快速准确的地表覆盖分类成为现实。本文以湖北省输电线路走廊为研究对象,通过多种地物分类方法对比试验,综合利用高分辨率影像的光谱、纹理、形状等特征优势,以"高分一号"影像为例探索出面向对象的层次分类法,快速实现了地物的精确提取,可用于输电线路走廊地区山火评估及预防。研究结果表示,面向对象的层次分类法对于输电线路走廊地物快速分类是可行的并且能达到较高的精度。     

遥感影像面向对象变化检测综述

遥感影像变化检测作为遥感领域的热点问题一直以来备受关注,面向对象变化检测技术对高分辨率遥感影像具有良好的分析处理能力,因此,越来越受到人们的青睐.对面向对象变化检测技术进行归纳、总结,根据面向对象变化检测技术流程,从数据预处理、影像分割、特征提取、变化检测、精度评价五个方面分别阐述了面向对象变化检测的研究进展,并指出了...     

面向对象的城市土地利用分类

利用面向对象的信息提取技术,以高分辨率的广州市QuckBird影像为例,将城市用地分为：居民地、水体、道路、林地和农业用地等5类,并将其与传统基于像素光谱信息的分类方法进行了比较。结果表明：视觉上,面向对象的分类方法克服了传统方法无法克服的“椒盐”噪声的影响;精度上,面向对象信息提取技术的总体精度高达89．53％,比传统方法提高了11％;并且各类地物信息的提取精度均有所提高,其中林地、道路的精度有了较大提高。     

基于eCognition的遥感图像面向对象分类方法研究

随着高分辨率遥感图像越来越普及,传统的面向像元的图像分类方法不能满足对高分辨率遥感图像区域分类的需求,高分辨率遥感图像对图像处理的软件与硬件都有了更高的要求,因此,出现了相较于面向像元有着更高精度更为合理的面向对象分类方法,也更加适用于高分辨率遥感影像。本文通过采用面向对象分类的基本方法,运用eCognition软件,以山东省胶州市地区遥感影像为例,进行多尺度分割和面向对象分类。并用ENVI做监督分类,基于目视解译精度评定,对不同方法作出分析评价。结果表明:面向对象分类方法精度更高,更具有可靠性。     

基于面向对象分类土地利用分析

以遥感技术为依托,研究了金普新区在成立以来的土地利用及变更情况。通过实验对比,选用了适合于高分辨率遥感影像的面向对象的分类方法对金普新区2013年的遥感影像进行了分类,成功获取了金普新区2013年的土地利用状况;然后应用金普新区2015年的地理国情普查数据,把普查数据成果与分类出的2013年金普新区土地利用状况有机结合,实现了对金普新区成立后的土地利用对比分析。     

基于无人机遥感和面向对象法的简单地物分类研究

近年来,全国各地进行了大范围的土地利用调查,随着无人机遥感技术越来越成熟,无人机影像分析技术已深入应用到土地利用调查中,其中最多的用途是地物分类。本文选择昭通市昭阳区某乡镇区域为研究区,对采集到的无人机影像进行预处理,生成对应的正射影像;基于多种可见光植被指数,计算每3种指数合并得到影像的OIF指数,确定最佳波段组合;采用基于规则和基于样本两种面向对象分类方法,提取房屋、道路、植被等简单地物及背景。分析结果:两种方法的提取精度均达到90%以上,基于规则的面向对象分类方法精度较高,但耗时较长;基于样本的面向对象方法耗时较短,精度相对较低。两种方法相结合的全自动分类提取是下一步研究的目标。     

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%。     

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。     

一种基于对象和多种特征整合的分类识别方法研究

遥感图像空间分辨率的提高，为目标物的纹理特征和形状特征的提取提供了客观基础，同时也使得传统的基于像元的分类识别方法受到了严重的挑战。因此，需要对传统的方法进行改进或发展新的方法。本文采用面向对象的分析思想，通过图像分割和分割对象的矢量化等一系列的预处理，并在此基础上实现了目标形状信息的提取，最后综合利用光谱特征和形状特征应用模糊分类器实现两种典型的人造目标的分类提取实验。识别的精度评价主要通过目视解译完成。分析表明，形状信息的提取大大丰富了目标识别的特征库，尤其在感兴趣目标与背景物具有相近的光谱反应而形状特征有明显差异的条件下，这种利用光谱与形状特征整合的提取方法能够大大提高目标的识别精度。     

面向对象的LiDAR数据多特征融合分类

针对单源遥感数据分类精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的面向对象分类方法.该方法利用LiDAR点云数据的高程信息,并融合地物粗糙度特征,以及航空影像的地物光谱、形状和上下文信息等多种特征,再基于SVM分类器构建面向对象的分类方法,以提高城区环境下遥感数据分类的可靠性.试验表明,该方法可有效地提高城区地物的分类精度,且分类结果更符合人的视觉认知规律.     

基于对象的城市绿地信息提取技术的研究

依据高分辨率遥感影像的特征,采用基于对象的分类技术,并结合乌鲁木齐市的QUICKBIRD影像,提取城市绿地信息。研究结果表明,此种分类方法具有较高的分类精度和较快的分类速度。