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以国产高分一号2 m全色、8 m多光谱遥感影像作为数据源,选择廊坊市文安县作为研究区域,针对坑塘信息精确提取问题,采用单波段阈值法、监督分类法、面向对象方法等进行实验研究,重点研究了面向对象方法,结合运用遥感影像光谱、纹理、形状等特征,分析坑塘与其他地物之间的差异,最终实现坑塘信息的精确提取。 相似文献
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影响遥感图像分类效果的主要因素之一是影像的空间分辨率。本文将Quickbird多光谱影像与高分辨率全色影像相融合,在保留了光谱信息的同时提高了影像分辨率。然后对融合后的影像进行多尺度分割,并运用地物的光谱统计特征、形状、纹理、类间关系等因素进行相关信息的提取。采用面向对象的模糊分类方法对试验区影像进行分类,最后对结果进行了精度评价。试验表明这种方法具有较高的精度。 相似文献
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基于面向对象技术的农田分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《地理空间信息》2016,(10)
采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。 相似文献
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苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。 相似文献
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多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取 总被引:3,自引:0,他引:3
在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数(MBI)计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。 相似文献
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由于湿地类别多样且结构复杂,湿地遥感分类工作极具挑战性。本文以珠江口滨海湿地为研究区,基于珠海一号高光谱影像获取的光谱特征、形状特征、纹理特征和指数特征构建优选特征集,采用极端梯度提升(XGBoost)算法和面向对象技术提取湿地类型和空间分布,并对比分析基于支持向量机(SVM)算法和随机森林(RF)算法的湿地分类结果。结果表明:(1)珠海一号高光谱影像能够有效应用于湿地分类,且光谱特征在湿地分类中发挥了重要作用;(2)使用的机器学习算法中XGBoost算法的湿地分类效果最佳,总体精度为87.2%,Kappa系数为0.84;(3)优选的影像特征能够保证更高的湿地类型识别精度,验证了特征筛选有助于提高分类效果。本文发展了一种基于珠海一号高光谱影像和集成学习的大区域湿地类型识别方法,可为湿地资源调查提供有效的技术参考,服务于湿地的保护与开发利用。 相似文献