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.     

基于无人机遥感的湖南金童山保护区滑坡监测

以湖南金童山国家级自然保护区内某条山区公路为例,利用无人机飞行获取高分辨率影像与高精度数字地形模型,使用基于面向对象的方法对滑坡信息进行提取,对无人机数据进行多尺度分割与光谱差异分割,选取了研究区内植被、道路、滑坡三类感兴趣地物的影像特征建立了规则集,充分利用了影像对象的光谱特征、几何特征、地形特征、空间关系,使用了阈值分类,隶属度函数与决策树分类方法.利用实地验证与基于无人机影像的目视解译对提取结果进行了精度评价,总体提取精度为94.75％,滑坡提取精度超过80％.该研究为快速监测山区内滑坡信息提供了借鉴.     

基于mGA-SVM算法的高分影像面向对象分类研究

高分辨率遥感卫星影像是获取地物精细类别的重要数据源,快速准确地获取土地利用和土地覆盖分类信息可为土地利用规划、土地管理等提供重要的数据支撑和决策依据。本文开展了高分辨率影像面向对象分类研究,首先,利用多尺度分割方法对高分辨率影像进行分割,基于分割对象,选取不同地物类别样本并计算光谱特征、纹理特征、几何特征。然后,针对特征冗余问题,利用最大相关最小冗余算法选择优先级较高特征,在此基础上结合遗传算法对特征集进行适当扩充(m GA)。在面向对象分类过程中,通过利用遗传算法对支持向量机模型进行快速参数寻优,并在此基础上对分割对象进行分类。最终地物总体精度达到85.93%,Kappa系数为0.828 2。并将分类结果与最近邻分类和随机森林分类结果进行了比较,地物分类精度提高了4.05%和6.81%。实验结果表明:基于m GA特征优化及SVM参数选择进行改进的面向对象的分类方法是有效的。     

结合空间分析的面向对象无人机影像土地利用分类

利用高分辨遥感影像进行土地利用分类,为农村土地利用动态监测及土地综合整治快速地提供基础地理空间数据。以高分辨无人机影像为数据源,研究利用面向对象多尺度分割技术结合GIS空间分析对影像进行土地利用分类。根据对象内同质性高、对象间异质性高的准则,引入加权局部方差与空间自相关指数构建全局最优分割非监督评价指数,然后利用最邻近分类器对影像进行分类。实验结果表明,该方法减少人工目视确定最优分割尺度的主观性,能够避免某些地物不能被有效归类的现象,在单一尺度下获得较高的分类精度。     

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%。     

遥感影像面向对象信息提取技术在GIS土地管理中的应用

本文主要研究通过高分辨率遥感影像和eCognition软件,利用面向对象信息提取技术来获取村庄尺度土地利用类型空间数据的技术方法。本项研究中的实验区主要地物包括麦田、旱作物、荒地、苗圃、道路、水体、建设用地和树木等类型。通过设置不同的分割参数并目视判定待识别地类的轮廓分割效果,获取适用于村庄尺度土地利用类型分类的最优分割参数,并通过分类精度对比说明面向对象信息提取相对于传统分类方法的巨大优势。     

皖南低山丘陵破碎带植被信息提取方法

以芜湖市繁昌县为例,利用多尺度多变量的面向对象影像分析方法,结合HJ1-CCD、Landsat5 TM以及DEM数据,研究了低山丘陵复杂背景下植被信息遥感提取方法。针对不同植被类型,选用适宜分割尺度进行影像分割,构建面向对象的分类规则集进行研究区植被信息分类,植被提取总体精度达到了80.8%。     

基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例

城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率QuickBird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利用多尺度、多变量影像分割的面向对象的分类技术对马来西亚基隆坡市城市中心区的土地覆被分类研究。针对特定地物选择合适的影像分割特征和分割尺度、按照合理的提取顺序逐步进行城市土地覆被信息提取。在建筑物的提取过程中构建了归一化数字表面模型nDSM,使用成员函数将建筑物信息提取出来。精度评价结果表明,利用该方法得到了理想的城市土地覆被分类结果,其分类总精度从常规面向对象分类方法的83.04%上升到88.52%,其中建筑物生产精度从60.27%增加到93.91%。     

面向对象方法支持下的土地利用分类

面向对象的影像分析技术在高分辨率影像地物信息的提取中有着重要应用.利用Sentinel-2高分辨率多光谱影像数据,以合肥市包河区作为研究区域,应用多尺度分割技术将影像分割成对象,并对特征空间进行选择和优化,基于面向对象分类方法提取出研究区域最近邻的六种典型地物,分类结果与面向像元的最大似然分类、支持向量机、神经网络的结果进行比较.结果表明:利用面向对象方法进行土地利用分类的总体精度88.90％,Kappa系数为0.8579,优于三种传统的监督分类方法.证明了面向对象的影像分析技术在土地利用分类中的实用性.     

无人机多光谱影像土地利用信息提取方法研究

以无人机多光谱和倾斜影像为数据源,运用面向对象自动分类的方法,首先利用分型网络演化分割算法(Fractal Net Evolution Approach,FNEA)进行分割实验,确定研究区每个地类最优分割尺度,并结合多光谱影像的光谱特征、纹理特征、空间特征、语义关系以及通过倾斜摄影提取的数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)和其衍生的坡度数据等,构建研究区分类规则集,并采用多尺度分割后的多层次信息提取方法,将地物分为3个尺度,在不同尺度下提取相应的地物,总体精度为88.03%,Kappa系数为86.12%,分类结果较好。同时设置对比实验,利用传统的决策树方法分类,其总体精度仅为77.78%,Kappa系数为74.23%。研究表明,针对无人机的高分辨率多光谱影像面向对象的多尺度信息提取方法在信息提取时要优于决策树分类方法,同时验证了该多光谱传感器在信息提取上应用的可行性。     

基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例

土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体,是开展土地科学相关研究的重要基础,在遥感大数据背景下,准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件,采用面向对象的多尺度分割法,综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征,建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机（SVM）和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取,并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明：①研究区土地覆被分类的总体精度为97%,Kappa系数为0.96,分类精度较高;②基于10 m分辨率影像,综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果,道路提取Kappa系数为0.84;③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据,与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征,分类精度高,对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。     

徐州市土地利用CLUE-S模型变化模拟

对徐州市1987年、1994年和2000年3期遥感影像图进行分析,利用面向对象的思想,采用多尺度分割法对影像进行分类,通过遥感影像的光谱特征,确定分类目标,获取该区过去13年间的土地利用/覆被时空变化特征。运用CLUE-S模型以1994年土地利用数据模拟了2000年的土地利用空间变化状况,并通过2000年实际遥感影像分类数据加以验证,结果计算出Kappa指数为0.846,达到精度要求,实例证明CLUE-S模型较好地模拟了徐州市的土地利用/覆被变化。最后运用CLUE-S模型以6年为1个时空尺度模拟该区未来12年的自然状态和生态保护状态下的土地利用/覆被变化特征。     

面向对象的遥感分类方法在输电线路地表信息提取中的应用

面向对象的遥感分类方法是影像分辨率越来越高的背景下的产物。本文以某特高压输电线路工程为研究对象,选取宁夏、陕西、山西、河南、安徽境内五个典型地区样本,通过影像特征分析、多尺度分割和地物分类建立了水体、建筑、林地、道路等四种典型地物的分类规则集,并对工程全线进行信息提取和精度分析。结果表明:利用面向对象的方法提取高分辨率航空影像地表信息能够为输电线路智能选线快速提供基础地理空间数据。     

GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法

国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。     

Object-based image analysis through nonlinear scale-space filtering

In this research, an object-oriented image classification framework was developed which incorporates nonlinear scale-space filtering into the multi-scale segmentation and classification procedures. Morphological levelings, which possess a number of desired spatial and spectral properties, were associated with anisotropically diffused markers towards the construction of nonlinear scale spaces. Image objects were computed at various scales and were connected to a kernel-based learning machine for the classification of various earth-observation data from both active and passive remote sensing sensors. Unlike previous object-based image analysis approaches, the scale hierarchy is implicitly derived from scale-space representation properties. The developed approach does not require the tuning of any parameter—of those which control the multi-scale segmentation and object extraction procedure, like shape, color, texture, etc. The developed object-oriented image classification framework was applied on a number of remote sensing data from different airborne and spaceborne sensors including SAR images, high and very high resolution panchromatic and multispectral aerial and satellite datasets. The very promising experimental results along with the performed qualitative and quantitative evaluation demonstrate the potential of the proposed approach.     

大比例尺地形图在地理国情普查中的应用探讨

地理国情普查最主要的内容是地表覆盖分类与重要地理国情要素,其中地表覆盖主要基于遥感或航空影像影像进行分割、分类,解译出地表覆盖物的类型,以便从地理的角度进行统计分析。大比例尺地形图具有地表覆盖物与地理要素丰富信息的特点,本文结合生产实践探索出一套大比例尺地形图数据应用于地理国情普查的有效技术方法。     

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。     

遥感技术在黄土高原土地利用现状调查中的应用研究

本研究选取黄土高原典型丘陵沟壑区——陕西省米脂县为试验区,用TM磁带、TM假彩色合成影像、SPOT多光谱影像和彩色红外航空像片同时对试区进行土地利用现状分类与制图的比较研究。通过对土地利用现状分类系统、TM图像计算机增强处理与自动分类、TM最佳波段组合、三种影像的目视判读与制图、以及遥感信息源的综合评价等多方面的试验研究,为遥感技术在黄土高原1:5万土地利用现状调查制图中的应用提供了一套技术数据及可行的方法。     

基于卫星遥感的输油管廊沿线的地物识别研究

基于eCognition软件进行研究区域面向对象的信息提取,对研究区进行多尺度影像分割的实验,找到适合影像地物信息提取的尺度及参数、分类规则,并对研究区的影像数据进行验证,通过eCognition分类结果与传统分类和基于GBDT分类算法结果的对比,说明面向对象的特征提取算法更适用于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像.     

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。