基于高分辨遥感影像城市绿地信息分类提取

利用高分辨率遥感影像对城市绿地系统监测规划,对城市生态建设具有重要意义。现采用ENVI FX面向对象模块,以杭州市西湖区遥感影像为基础数据,按照基于NDVI再有监分类的思想,详细介绍了以光谱、纹理和空间形态特征建立基于规则与样本的城市绿地类型提取技术流程。根据总体分类精度和kappa系数大小,城市绿地信息提取精度较好。     

结合灰度和基于动态窗口的纹理特征的遥感影像分类

在基于灰度共生矩阵提取遥感影像纹理特征的基础上,针对固定窗口算法的局限性,提出了动态窗口算法;并将不同滑动窗口算法提取的纹理特征与影像灰度组合进行支持向量机(SVM)分类,对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明:影像灰度结合动态窗口算法提取的纹理特征进行SVM分类的分类精度优于灰度结合固定窗口算法提取的纹理特征的分类精度。因此,提出的算法较传统的固定窗口算法更具优势,是一种有效纹理信息提取方法。     

利用纹理特征提取城市用地信息方法探索

就利用灰度共生矩阵纹理特征提取城市用地信息做了初步探索。计算灰度共生矩阵四个纹理特征量,选择建筑用地与其它地类的纹理特征统计量差别较大的特征,用于提取建筑用地信息。通过计算选择了对比度纹理特征,对该特征图像进行分类、密度分割及后处理,得到城市用地信息。通过精度评定证明了纹理特征用于分类可以提高分类的精度,并能提高土地利用动态监测的自动化程度。     

基于GF-1的山地主要农作物种植信息提取研究

为探索GF-1 PMS多光谱数据影像在低山丘陵地貌破碎地区主要农作物遥感识别中的信息有效性,以重庆市永川区卫星湖街道为例,利用研究区多时相、多光谱特征影像,对研究区油菜、玉米、水稻等主要作物进行信息提取。提取结果显示,利用GF-1多时相多特影像,水稻作物信息提取生产精度与用户精度均达到90%以上,提取精度较低的旱地作物玉米提取效果也得到了提升,油菜作物信息提取生产精度大幅度高于用户精度,主要作物提取总体精度OA为80.93%,Kappa系数0.635,分类质量达到较好水平。基于多时相GF-1影像光谱、纹理等特征的面向对象分类方法,能够有效地提取南方低山丘陵破碎地貌地区主要农作物空间分布信息,提高主要农作物的遥感识别精度,为山地农作物遥感信息提取提供参考。     

一种干旱半干旱地区决策树分类方法

以内蒙古自治区伊金霍洛旗为研究区,利用Landsat TM影像,对干旱半干旱地区土地利用信息进行提取。在ENVI软件的支持下,分析了影像的光谱特征及NDVI,NDBI,NDWI特征变量,并运用灰度共生矩阵对影像进行纹理特征提取,得到熵纹理特征图像,确定各类地物的阈值,运用决策树分类法对影像进行分类。结果表明,结合光谱特征和纹理特征的决策树分类方法,提取干旱半干旱地区土地利用信息可行且准确性较高。     

基于纹理特征的SAR影像各拉丹冬冰川信息提取

冰川面积是监测冰川变化信息的重要参数。本文以各拉丹东地区为例,根据冰川区域特有的纹理特征,选取时间间隔为35天的ENVISAT ASAR干涉对,利用灰度共生矩阵提取纹理特征,通过波段组合进行监督分类,进而提取研究区冰川面积。同时以Landsat TM光学影像为依据,评价利用纹理特征提取结果的精度。研究表明:基于纹理特征并利用SAR影像提取冰川面积的方法是可行的,为提取冰川信息提供了又一可靠手段。     

基于纹理增强的数字航片村镇建筑物信息提取

基于建筑物细部边缘信息在数字航片上的精细纹理表达,首先对原始影像进行边缘检测、主成分分析和基于二阶概率统计的纹理滤波等预处理,然后选择用7像元×7像元的窗口锐化得到Contrast纹理特征的灰度图;采用Contrast灰度图(R)、原始航片(G)、原始航片(B)的波段组合进行假彩色合成,得到基于对比度纹理的假彩色合成影像;最后对假彩色合成影像进行多尺度分割和建筑物提取。以北京市延庆县康庄镇2008年12月数字航摄影像为例,运用上述方法进行村镇建筑物信息提取。结果表明,与运用面向对象的分类方法相比,利用纹理增强提取村镇建筑物信息的方法突出了建筑物边缘,减少了冗余分割对象,解决了建筑物与其阴影相混淆不利于建筑物信息提取的问题;并对特征空间进行优化,避免了模糊分类时纹理特征规则运算缓慢的问题,较完整地提取出了村镇建筑物信息,提高了分类精度。     

基于纹理特征和支持向量机的ALOS图像土地覆被分类

高空间分辨率遥感图像在土地覆被分类方面应用广泛,但传统的基于像元分类方法的精度较低.为了提高高分辨率图像的分类精度,通过灰度共生矩阵法快速提取纹理特征,利用支持向量机(SVM)并辅以纹理特征,对浙江湖州典型实验样区的ALOS图像进行土地覆被分类.结果表明:基于纹理特征和SVM的图像分类能更好地提取地物信息,分类总精度达...     

高分辨率遥感影像下沿海地区地表覆盖信息的提取

沿海地区地表覆盖信息是全国地理国情普查的重要内容,遥感影像分类技术为沿海地区地表覆盖信息提供了一种重要方法。本文基于GF-1高分辨率遥感影像,建立了沿海地区地表覆盖分类系统,采用中国测绘科学研究院自主研发的面向对象GLC决策树分类方法和软件进行了地表覆盖分类。通过对某试验区进行分类试验,并结合该区地表覆盖标准分类图进行精度评价,验证了基于高分辨率影像,面向对象GLC决策树分类方法在沿海地区地表覆盖信息提取上的有效性及优越性,其总体分类精度和Kappa系数分别为87.201 8%、0.840 6,均高于SVM分类法。最后提出基于高分辨率遥感影像的沿海地区地表覆盖信息提取流程。     

基于知识的水体信息提取研究

随着遥感技术的不断发展,使用遥感手段自动提取地表水体信息已成为全球信息提取研究方面的热点,其研究具有重要的现实意义。本文利用基于知识的遥感信息提取方法对地貌复杂的ETM遥感影像进行水体信息提取:首先,对其进行几何校正和目视解译,进行光谱特征分析和纹理分析;然后,利用光谱间关系和NDWI法,在ERDAS和ENVI软件的支持下,将基于各种知识形成的判决规则进行概念化描述,构建数据模型,对遥感影像进行自动分类,并取得了较好的分类结果。经精度评价,分类总精度为98.05%,Kappa系数为0.808 2,证明该方法具有可行性。同时,灵活地运用纹理特征等专家知识可以有效地弥补单纯使用光谱特征进行自动分类的不足,提高分类的精度。