面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取

选取面向对象的方法,对无人机影像进行土地利用信息提取.通过对获取的原始无人机影像进行预处理,选取合适的分割参数对实验区进行多尺度分割,找出不同地物最优分割尺度,建立多尺度分割分类的层次结构体系,然后依据地物分类特征差异,在各自最优分割尺度层建立地物特征提取规则,实现土地利用信息的提取.研究结果表明,针对无人机高分辨率影像,运用面向对象的多尺度分割影像信息提取技术,可充分利用影像中包含的纹理、形状、大小及其相互空间信息,快速、准确地进行土地利用信息提取.     

最优分割尺度的滑坡信息提取

针对面向对象的遥感影像分析技术这一热点问题,通过研究滑坡的地学特征和影像特征,基于QuickBird多光谱影像,提出了一种先对Quickbird影像进行多尺度分割,然后利用改进的分割质量评价函数来选择滑坡最优分割尺度,最后在最优分割尺度上构建滑坡提取规则集并进行滑坡信息提取的方法。该方法通过对提取的滑坡信息进行精度验证与分析,能使对象内部异质性和对象之间异质性达到综合效果最好。结果表明:滑坡体的正确提取率为75.86%,本文方法具有一定的可靠性和准确性。     

面向对象最优分割尺度的选择及评价

针对当前面向对象多尺度分割方法存在处理的过程会产生不确定性误差,或分割效果依赖矢量边界线与真实边界的吻合程度等不足,该文以IKONOS、QuickBird高分辨率遥感影像为例,基于Definens平台面向对象多尺度分割算法,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,利用标准差及分割斑块对象与领域均值差分绝对值构建了与领域绝对均值差分方差比指数指标来定量选择最优分割尺度,并提出依据不同波段对分割斑块的贡献值不同,赋予不同权重,构建加权对象匹配度指数指标的方法,对分割结果进行评价与验证,最后对最优分割尺度选择及评价方法的可行性进行了探讨。     

面向对象的多尺度水体信息提取

以安徽省阜阳市阜南县东南部为研究区,利用LandsatTM数据,基于面向对象的多尺度分类方法,选取合适的分割尺度创建分类对象;通过分析研究区各种地物复杂的光谱响应特征,建立水体信息提取的知识规则集,对研究区水体进行提取研究。研究表明,与传统的利用单波段和NDWI等方法所提取的水体相比,规则推理法在提取水体时可以消除一些影像上其他干扰信息的影响,取得较好的提取效果和精度。除此之外,该方法简单易行,水体提取的规则集对于用户来说是透明的,易于理解。     

面向对象的土地利用多尺度时空数据模型

文章分析了目前多尺度土地利用研究现状和面向对象时空数据模型特点,兼顾考虑多尺度土地利用数据的空间、时间和语义属性的多尺度特征,以空间维度为切入,对面向对象时空数据模型进行扩展,构建面向对象的土地利用多尺度时空数据模型.应用实践表明,该模型能够较好表达多尺度土地利用数据的时间、空间及语义属性信息,反映多尺度土地利用要素对象之间的多层次关联关系,既能够降低数据的冗余存储,又确保各要素对象之间的有机耦合.     

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%。     

面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应及最优尺度研究

本文从面向对象的遥感信息提取中的尺度效应研究入手,对影像对象的分形维数、紧凑度、面积、均值、标准差和与邻域均值差分等特征进行了实验.在此基础上,根据"类内同质性大,类问异质性大"的最佳分类原则,提出了面向对象的RMAS方法,该方法的思想是,当对象RMAS值最大时,对象内部的异质性最小,对象外部的异质性最大,此时的分割尺...     

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.     

高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述

目前,对高分辨遥感影像进行地物获取一般采用面向对象的理念,而影像分割是面向对象理念中至关重要的初始环节,分割结果的好坏将直接影响后续的分类工作,分割尺度的选取已经成为了当前研究的一个热点。本文详细总结了前人对高分辨遥感影像多尺度分割中最优尺度的获取方法,指出了各方法的不足之处,并提出了尺度评定的研究前景。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取

建筑物的倒损信息是震后灾害评估的一项重要指标。文中应用震后高分辨率遥感影像数据,采用面向对象分类方法,以最优分割参数对影像进行分割,构建多尺度影像对象层次结构。通过影像对象的光谱、形状、纹理等特征及空间拓扑关系建立分类规则库,提取基本完好、受损和完全倒塌三类破坏等级的建筑物震害信息。结果表明,面向对象分类方法能够实现提取三类等级的建筑物震害信息,从而满足地震灾害快速评估要求。     

面向对象的卫星影像积雪信息提取

针对传统基于像元的积雪提取方法的不足,该文以HJ-1B/CCD、IRS遥感影像作为数据源,通过分析HJ-1B影像上的地物特征,提出了先对影像特征合并后进行多尺度分割的积雪提取方法。多尺度分割时,首先将影像分割成多边形对象,然后建立起积雪提取的规则集,进而对积雪信息进行提取。为了验证提取精度,该文对比分析了NDSI方法和本文方法提取积雪的结果,并利用目视解译积雪提取结果定量地进行了精度评价。结果表明:采用本文方法提取积雪具有较高的可靠性和准确性。     

利用对象和支持向量机的遥感信息提取方法探讨

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。     

基于最优尺度和规则的高分辨率影像分类研究

高分辨率影像的广泛应用推进面向对象影像分析(OBIA)的发展,而分割作为面向对象分类的关键步骤,其尺度的选择直接关系到地物信息的提取。空间尺度是地物的固有属性,在合适的分割尺度下可以更好地挖掘地物信息。本文结合最大面积法和分割质量评价模型对张山营镇影像进行分割实验,先通过分析对象最大面积初步得到最优尺度范围,后结合分割质量评价模型以确定最优分割尺度层次。在此基础上,综合样本提取的光谱、纹理等特征进行规则训练,最终完成面向对象的土地覆被分类研究。结果显示:基于多层次最优尺度的规则分类方法获得更好的分类结果,其总体精度为88.8%,Kappa系数为0.861,而基于单一尺度的最邻近法总体精度81.4%,Kappa系数0.773,基于单一尺度的规则分类法总体精度为83.2%,Kappa系数为0.85。     

面向对象的成都平原多源遥感影像分割尺度研究

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。     

面向对象的高空间分辨率影像分类研究

采用面向对象遥感影像分类方法,进行了高空间分辨率遥感影像信息提取试验,分析了其与基于像元方法的信息提取结果的差异,试验研究表明,在目视效果上,传统方法的分类结果图中椒盐现象非常明显,而面向对象方法可以有效地避免椒盐现象;在分类精度上,面向对象方法分类结果的总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度、Hellden精度和Short精度均明显高于传统方法,各类地物提取效果显著提高。面向对象方法在高空间分辨率遥感影像信息提取中具有明显的优势。     

基于多分类器组合面向对象遥感影像信息提取方法

提出最近距离法和基于知识规则的模糊分类法相结合的混合分类法,针对IKONOS遥感影像,分别用最近距离法、基于知识规则的模糊分类法以及混合分类法对影像进行信息提取。结果表明：混合分类法的信息提取精度最高,总体精度提高到95.60%,Kappa系数提高到0.944,其为面向对象的高分辨率影像信息提供理想方法。