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.     

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。     

结合多尺度纹理的高分辨率遥感影像决策树分类

地物具有多尺度特点,遥感影像包含的地物纹理信息很难用单一尺度来描述。通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类。研究结果表明:结合多尺度纹理的高分辨遥感影像决策树分类,能够更好地描述地物并有效解决光谱数据分类中存在的地物破碎问题,其分类精度为81.7%,kap-pa系数为0.78;与光谱数据分类和结合单尺度纹理数据分类结果比较,分类精度分别提高了11.2%和6%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类精度。     

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.     

城市植被尺度鉴别与分类研究

城市地物具有多尺度分布特点,尺度鉴别与确定是分类的前提。提出改进的面积相对差指标,根据城市植被的分布状态确定最优分割尺度。采用面向对象方法,利用对象的光谱和空间信息对高空间分辨率影像进行植被分类。与基于像元的传统光谱分类方法和单尺度分类结果比较,最优分割尺度的鉴别和面向对象的分类方法分类精度较高,6种城市植被的分类总精度达85.5%,Kappa系数为0.83;同时有效抑制了光谱数据分类中存在的地物破碎问题。     

一种改进的遥感影像面向对象最优分割尺度计算模型

面向对象的影像分析方法能够充分利用高分辨遥感影像信息,有效提取目标信息.分割尺度的选择是面向对象影像分析方法的核心问题.该文采用样本控制的方法,构建了基于面积和周长的分割对象样本一致性评价因子,针对不同的信息提取目标,提出一种改进的遥感影像面向对象最优分割尺度计算模型,并验证了其优越性.     

基于GF-1遥感影像的艾比湖区域田间尺度土壤盐渍化监测方法

土壤盐渍化是制约农业生产和发展的主要障碍。目前土壤盐渍化的遥感监测主要基于中、低分辨率卫星影像,并采用传统的基于像元分类方法,对盐渍化信息的细节描述不足,监测精度不高。本文使用国产GF-1影像,结合自上而下的多尺度分割技术和面向对象的信息提取技术,针对田间尺度下的盐渍化信息进行精确地提取、分类,并与传统分类方法进行了对比。结果表明：面向对象法和最大似然法的分类总体精度分别为92.72%和84.31%,Kappa系数分别为0.90和0.78。该技术能准确提取田间尺度下的盐渍地信息,在未来的农田盐渍化高精度监测研究中具有一定应用价值和发展潜力。     

基于多维度遥感影像的洪河国家级自然保护区沼泽湿地分类方法研究

以洪河国家级自然保护区为研究区,选取了多时相的Sentinel-1B和Sentinel-2A影像为数据源,制定出9种多时相主被动遥感数据组合方案,用于沼泽湿地遥感分类;分别对根据9种方案整合的多维数据集,进行基于尺度继承的多尺度分割,得到面向对象的分割影像,建立与不同方案对应的特征数据集;采用随机森林机器学习算法,对多...     

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。     

多尺度地图空间相似关系基本问题研究

基于多尺度地图数据库建设中地图自动综合的终止判断条件,引出多尺度地图空间相似关系问题。基于集合论给出空间相似关系的定义,论述空间相似关系的5个性质,即反身性、对称性、非传递性、多尺度自相似性与尺度依赖性;并从图形相似和属性相似的角度论述多尺度地图空间相似关系的分类体系。该成果是研究地图自动综合和地图空间相似查询等的基础。     

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.     

基于多类型无人机数据的红树林遥感分类对比

使用固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机获取广东珠海淇澳岛红树林保护区多类型无人机遥感影像,使用基于面向对象分类的K-最近邻与随机森林分类器对研究区影像进行红树林树种精细分类和对比分析,并探讨了不同类型无人机平台在红树林资源调查应用中的优缺点。结果表明：1）固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机数据使用K-最近邻法的分类精度分别为：73.8%、72.8%和79.7%;使用随机森林法的分类精度分别为：81.1%、84.8%和89.3%。3种平台类型的无人机数据均适用于红树林精细分类研究,对于无人机红树林遥感数据,随机森林的分类方法优于K-最近邻方法。2）以拍摄面积与用时之比估算采集效率,固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机分别为0.036、0.013和0.003 km2/min。固定翼无人机的采集效率具有明显优势。3）固定翼无人机适合大范围红树林数据采集,要求较高;消费级旋翼无人机适于获取小范围精细数据,成本低且易学易用;专业级旋翼无人机适合搭载质量稍大的如成像光谱仪、LiDAR等专业传感器获取多源数据。最后给出了无人机在红树林遥感研究中的注意事项和建议。     

基于遥感影像识别的戈壁分类体系研究

戈壁是中国西北干旱地区的一种主要地表景观类型。由于戈壁所处地带自然条件恶劣,人烟稀少,不便于实地调查研究的开展,所以目前关于戈壁的研究资料非常少,就现有为数不多的研究来看,现有戈壁类型划分存在交叉问题,难以将戈壁分清,且分类没有从全局考虑。为了促进戈壁研究的规范化,本文首先对戈壁进行明确定义,然后从戈壁分布的气候区、动力条件、地貌特征、地表物质组成、植被、水文与土壤等7个方面,对戈壁内涵进行界定。同时,本文在参照现有戈壁分类基础上,从戈壁的形成原因、地表物质组成与植被盖度角度,分三级建立了一套既考虑戈壁区生态保护与利用,又易于遥感影像识别的戈壁分类体系,对每一级每一类戈壁在影像上表现的特征以及通过遥感影像如何提取进行了较为详细的阐述。     

基于多分类器组合的高分辨率遥感影像目标识别

研究多分类器组合的形式及其在目标识别中的应用.设计和实现了基于多分类器组合从高分辨率遥感影像中提取目标的具体方法.以楼房的识别与提取为例,选用QuickBird高分辨率影像,利用投票法、加权求和、完全一致规则及或运算合并等多分类器组合方法进行目标识别,比较了多分类器系统与单一分类器的精度与性能,从理论和实验两方面分析了多分类器组合用于目标识别的精度影响因素,提出了相应的改进策略.实验表明,在采用合理的组合规则下,多分类器组合能使目标识别结果达到高识别率和高置信度.     

基于ETM+影像的扎龙湿地遥感分类研究

通过对扎龙湿地Landsat7 ETM 影像进行计算机自动分类的实验研究，探讨了提高湿地遥感分类精度的方法与途径。实验所采用的首先对遥感影像进行非监督分类，再利用非监督分类生成的分类模板加以修改补充后进行监督分类的方法，经过误差矩阵的精度评价，可以获得研究区湿地遥感分类较高的分类精度。利用上述分类方法对3种ETM 不同波段组合的影像进行具体的遥感分类比较研究发现，选择ETM 7、5、3影像进行分类有助于提高扎龙湿地遥感分类的精度。为了提高湿地遥感分类的精度，还必须运用人机互译判读方法。     

训练样本对遥感影像分类精度影响研究

以大理SPOT-5 HRG影像和Landsat TM影像作为数据源,在构建标准训练样本数据集的基础上,探索训练样本对遥感影像分类的影响。选取不同训练样本数量组合,分别对监督分类中的平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然法、神经网络和支持向量机6种分类方法进行多次实验,并采用Kappa系数和总体分类精度对实验分类结果的精度进行评价。结果表明:以多次分类结果的平均值作为最终的分类结果能减小随机误差;增加训练样本数量可以减小单次分类引起的随机误差;在不同的训练样本量下,支持向量机的分类精度最高。     

基于知识规则的遥感影像土地利用分类研究

以重庆北碚主城区为研究区域,提出一种基于遥感影像的光谱特征、灰度共生矩阵纹理特征和形状特征建立知识规则的方法,对该研究区进行土地利用分类。对QuickBird卫星影像进行分辨率融合,重点分析典型地物的光谱特征和纹理特征,并根据形状特征建立形状指数,综合上述知识建立提取规则对地物进行自动分类。分类结果表明,该方法能够消除单纯利用光谱信息分类的不足,有效解决地物混分现象,达到了较高的分类精度。