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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 总被引:3,自引:1,他引:3
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。 相似文献
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面向对象和规则的高分辨率影像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献
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多尺度分割是遥感影像分析的关键步骤,影像分割过程中的尺度参数选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。首先,总结了面向对象影像分析中尺度概念的内涵,分析遥感影像空间和属性两大基本特征,依据空间统计和光谱统计获得理论上最优的空间尺度分割参数、属性尺度分割参数。其次,运用了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法,分析了分形网络演化多尺度分割与影像谱空间统计特征的关系,进而将基于谱空间统计的面向对象影像分析尺度参数应用于分形网络演化多尺度分割算法中,最后,对其参数的合理性进行验证。研究采用高空间分辨率IKONOS和SPOT 5影像数据,选择建筑实验区和农田实验区进行空间和光谱特征统计,以进一步估计分割中的最佳尺度参数。使用分形网络演化方法对图像进行分割,利用监督分类对本文提出的尺度估计方法进行验证,验证结果表明尺度估计方法可以一定程度上保证后续的面向对象影像分类的精度。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会需要大量的运算量,本文方法不需要先验知识的参与,且在分割前就可以自适应地估计出相对较为合适的尺度参数,提高了面向对象信息提取的自动化程度。 相似文献
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面向对象分类提取高分辨率多光谱影像建筑物 总被引:1,自引:0,他引:1
初步测试利用基于知识规则的面向对象分类方法从高分辨率Ikonos卫星影像上提取建筑物,包括:融合1 m全色和4 m多光谱波段影像,生成1 m分辨率的多光谱融合影像;分割融合影像;利用影像对象的光谱和空间特征执行基于对象的分类。面向对象分类提取结果与传统的基于像元最大似然分类结果进行对比,表明面向对象分类方法更适用于提取高分辨率遥感影像中的建筑物。 相似文献
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面向对象分类方法能够解决基于像素分类方法带来的"椒盐噪声"缺点,并能利用分割单元构建对象特征空间,从而提高分类精度。常规的面向对象分类通常会设定经验或最优分割参数,在此基础上进行面向对象遥感影像分类。然而,不同地物具有不同最优分割参数,这样会导致地物分类精度不佳。因此,采用分割参数分级化思想,使用大、中、小尺度进行分阶段分割,首先对水域和浓密植被进行分类,然后再对其他地物进行细分,能够有效提高分类精度。通过对南京市Landsat-8卫星的OLI影像进行实验,试验证明,本方法在精度和分类效率上具有一定优势,在实际工作中可以提供借鉴。 相似文献
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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。 相似文献
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面向对象的成都平原多源遥感影像分割尺度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
要对高分辨率遥感影像进行分类,采用面向对象的遥感影像分析技术比传统的面向像元的遥感影像分析技术优越。要使用面向对象的遥感影像分析技术,关键的第一步是要对遥感影像进行分割,以便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。本文针对成都平原高分辨率卫星影像分割尺度选择进行试验和研究,采用不同尺度对试验区不同分辨率遥感影像进行影像分割,并比较分割结果,得出成都平原高分辨率遥感影像数据分割最佳尺度与影像对象亮度均值标准差最大值所对应的分割尺度一致;并且遥感影像空间分辨率越高,最佳分割尺度越大,反之亦然。 相似文献
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为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法。首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各个像素在不同尺度的"软"模糊评判结果进行定权处理和加权融合。实验以两组不同时相的高分影像为例,实现了基于模糊逻辑的多尺度变化检测有效融合,充分利用了多层次的像素特征,得到了整体优于单一尺度面向对象变化检测的结果,为多尺度变化检测提供了新的思路。 相似文献
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一种基于对象和多种特征整合的分类识别方法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
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。 相似文献
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基于面向对象和规则的遥感影像分类研究 总被引:54,自引:4,他引:54
讨论了面向对象和规则的光学遥感影像分类方法。首先利用多尺度分割形成影像对象,建立对象的层次结构,计算对象的光谱特征、几何特征、拓扑特征等,利用对象、特征形成分类规则,并通过不同对象层间信息的传递和合并实现对影像的分类。并以北京城市土地利用分类为例,对该方法进行了验证。 相似文献
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针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。 相似文献
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空间邻接支持下的遥感影像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
传统光谱分类法的局限性促使了遥感“图谱耦合”认知理论的发展, 使其更加注重了空间信息的应用。
然而, 已有的分类方法虽也融入了空间形态、空间关系的应用, 在精度上有一定的提高, 但在空间规律定量描述、
地物实际分布边界跟踪等方面仍存在不足。本文发展了一种空间邻接支持下的遥感影像分类方法: 通过基准地物的
精确提取进而搜索与其邻接的目标地物, 对邻接范围内的地类混淆以及非邻接范围内的目标类误分一并进行修正,
并以近海地物分类为例进行试验, 获得了更为精确、合理的分类结果, 也为后续逐步精确地提取各地物提供了 相似文献
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土地利用/覆被专题信息的快速、高效、准确提取是遥感图像处理研究的重要方向。传统的遥感分类方法常依靠像元的光谱值,未充分利用影像的空间信息。本文将面向对象影像分割和支持向量机方法相结合,复合光谱和纹理信息,建立了Object-SVM分类模型,并与面向对象的模糊函数和基于像元的SVM方法相比较,探寻区域尺度土地利用/覆被信息提取方法。结果显示,Object-SVM模型有效地提高了遥感图像的分类精度和分类效率,对于区域尺度影像的快速、准确、客观的信息提取具有实际意义。 相似文献