面向对象的高分辨率影像信息提取方法研究——以四川理县居民地提取为例

本文对面向对象影像分析方法做了初步的探索和应用研究,通过建立多尺度影像空间和分类规则库对四川理县"5.12"震后的航空影像进行土地覆盖分类,并在此基础上提取了房屋和居民地的空间分布矢量信息。将土地覆盖分类的结果与传统的基于像元的方法进行对比,结果表明:面向对象方法的分析结果更接近于人工解译的效果,对试验区的分类精度也远远高于基于像元的影像分类的精度,有效克服了传统分类方法所存在的"椒盐噪声"问题,与基于像元分类的栅格数据相比,面向对象的方法可直接提取GIS分析的矢量信息,展示了面向对象技术应用于高分辨率影像信息提取的广阔前景。     

一种面向对象的居民地变化检测方法

文章提出了一种新的面向对象的居民地变化检测方法。首先对同一地区的新旧影像进行影像分割,然后选取训练样地,根据居民地的各种特征得出决策规则,进而提取居民地,最后通过叠加分析的方法检测出居民地4种变化形态。实验证明本方法能够有效地检测出居民地的变化信息,总体精度达到了86.15%。     

利用面向对象分类技术进行地理要素快速更新的方法研究

该文以遥感影像为更新期数据,利用面向对象分类方法,在对象层次进行推理和分析;将更新完成要素作为先验知识,分层更新地理要素;对更新过程中基期地形图专题要素不变信息的利用,主要地理要素提取和更新方法进行了研究。结果表明,该方法兼顾地理要素快速更新的自动化与实用化,具有广阔的应用空间。     

基于图分割的高分辨率遥感影像建筑物变化检测研究

建筑物是城市地理数据库中最容易发生变化和最需要更新的部分,其更新工作量巨大,因此开展对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动提取和变化检测研究具有重要的意义.本文以精确提取变化建筑物的位置和轮廓为目标,基于图分割提出一种高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法.首先,将遥感影像中的每个像元映射成图的顶点,利用像元之间的距离阈值构造图的边,综合利用位置,灰度和边缘3种特征计算边的权值,将遥感影像的分割转化为图的分割,并用归一化图分割方法得到分割对象集合;然后,以长宽比和矩形度作为约束条件,对2期遥感影像中的分割对象集合进行筛选,提取建筑物对象;最后,根据2期影像中建筑物之间的空间,面积和格局关系识别建筑物的变化类型(包括新增,消失和改建),并对其进行可视化表达.为了验证本文方法的有效性,分别以深圳市的WorldView影像和北京市的QuickBird全色影像为数据源,从中选取13组具有代表性的子影像进行实验.结果表明,本文提出的方法对配准精度较低的影像组具有一定的适应性,容许的配准误差达到20个像元(10 m),平均查准率和平均查全率分别达到93.16%和87.90%.     

面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取

遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。     

航空与卫星影像数据多尺度分割对比研究

本文从遥感影像多尺度分割的角度分析了同一地区的航片与QuickBird、IKONOS等卫星数据的分割效果,讨论了不同地物和不同影像的最佳分割尺度,以增强对目标物的检测与识别能力,提高现有航空遥感数据及卫星影像数据应用的精度和效率,并对最终分类结果进行了比较。结果表明航片、QuickBird、IKONOS的最佳分割尺度分别为125、100、75,QuickBird的分类精度最高,航片和IKONOS的分类精度次之。因此可认为,航片在实际应用中,可以代替高分辨率卫星影像。     

面向对象的高分辨率遥感影像分割分类评价指标

由于总体精度或Kappa系数的遥感影像分割/分类评价指标,对影像分割图斑的几何形状等真实结构未能有效刻画,不能有效体现面向对象处理中边缘像元的真实分割/分类效果。本文基于分割对象的几何结构,提出了5个面向对象的高分辨率遥感影像分割/分类精度评价指标:过分割、欠分割、边缘匹配、分割块数,以及形状误差,并在IDL平台实现了一个面向对象影像分析与评价的原型系统。通过对福州市QuickBird影像的Meanshift分割评价,证实了其指标能够刻画出分割对象的深层结构,并符合地物对象分割/分类的真实分布。实验还表明,该评价指标在确定分割算法的参数方面具有重要的应用价值。     

面向单波段高分辨率遥感影像的人工目标变化检测技术研究

针对利用遥感影像进行目标变化检测的特点,设计了一套面向单波段高分辨率遥感影像的人工目标的变化检测处理流程,集成运用人工变化检测的影像分析工具,最大限度地发挥自动和人工两种变化检测方式的优点,特别是提出了基于变化目标相似度验证的检测算法,提高了影像变化检测的效率并有效地保证了检测的可靠性。     

融合面向对象和分水岭算法的山地湖泊提取方法

面向对象的方法提取湖泊,常常面临边界识别不精确的问题.本研究在面向对象方法的基础上,利用分水岭算法,解决湖泊边界识别问题.该方法初步将遥感影像划分为确定湖泊区域、潜在湖泊区域和背景;然后通过分水岭算法对潜在湖泊区域进行二次提取.研究选择昆仑-喀喇和喜马拉雅山脉区域的3个山地湖泊发育良好的区域作为实验区,利用Landsa...     

IR-MAD算法的遥感影像变化检测方法研究

变化检测技术是遥感图像处理的研究热点之一。针对目前多元变化检测方法不能有效地去除波段间相关性且检测结果对噪声敏感等问题,在深入研究迭代加权多元变化检测算法原理的基础上对黄河入海口区域的Landsat影像进行变化检测试验,选择了变化剧烈的黄河河道进行精度评价。其中迭代加权多元变化检测方法检测精度高达76.8%,直接相减法精度为50.5%,主成分分析法精度为13.2%,与这两种传统检测算法相比具有明显的提高。研究表明,IR-MAD算法能够有效地去除噪声和去相关,且检测精度高,同时也具有人工干预少、执行效率高等显著优点。     

改进的分水岭变换算法在高分辨率遥感影像多尺度分割中的应用

由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。     

超像素与主动学习相结合的遥感影像变化检测方法

针对高分辨率遥感影像变化检测结果较破碎,易产生椒盐噪声、监督训练过程中人工标注成本较高、训练样本冗余以及大量未标注样本信息未有效利用等问题,提出一种超像素与主动学习相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。利用超像素分割算法得到超像素对象,提取其光谱和纹理特征;引入并借助主动学习样本选择策略充分利用未标注样本信息,挖掘不确定性最大、最易错分的样本交由用户人工标注;为保证所选样本的多样性,加入基于余弦角距离的样本相似性度量,以减少样本间信息冗余,在减轻人工标注负担的同时获得良好的分类性能。通过对2组不同场景的遥感影像的实验,表明本文提出的2种方法能够在标注少量训练样本的情况下获得较好的变化检测结果,且加入样本相似性度量的变化检测方法在有效减少人工标注成本和训练样本冗余的同时,能够更快地达到收敛、提升检测质量。     

面向对象的森林植被图像识别分类方法

 森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。     

基于对象BOW特征的高分辨率遥感影像变化检测方法

针对传统基于像素的变化检测方法的缺点,以及底层特征表现能力不足等问题,提出一种基于对象BOW特征的变化检测方法。首先,将经过预处理操作的两期影像进行波段组合得到组合后影像,再考虑地物光谱特征和几何空间信息对组合后影像进行多尺度分割,获得相对应的对象基元;同时,分别提取两幅影像的底层特征（包括影像各波段的均值和方差以及灰度图像的6种纹理特征）。其次,将对象视作文档,像素的特征向量视作单词,利用BOW模型构建影像对象的中层表达,即对象的BOW特征。最后,通过相似性度量算法比较相应对象的BOW特征,从而识别出影像上的变化区域。本文利用2组WorldView-2影像进行了检验,结果表明本文方法的变化检测结果较为完整,精度优于对比方法。本文方法基本能够满足变化检测的需求,为高分辨率遥感影像上的数据挖掘分析提供了有效的手段。     

区域碳收支能力估算的面向对象遥感分类方法

全球气候变暖问题是人类面临的最艰巨的挑战之一,通过先进的面向对象分类方法可以提高碳排放与碳汇能力的研究水平,对于控制区域气候变化具有推动作用。本文利用面向对象分类方法,以广西百色市右江区为研究区域,选取Landsat 8 OLI和Google Earth影像数据提取区域地物信息,并针对研究区地势复杂的特点,采用设置多种尺度参数的方法,选取最优尺度进行影像分割。同时,引入隶属度函数法、最邻近分类法和CART决策树分类器3种方法,基于影像光谱差异、几何形状、对象纹理等特征,逐层逐级地实施面向对象分类,随后加以针对性的精度评价分析并检验分类结果。通过总结分析前人的地物碳系数转换关系并结合高精度面向对象分类结果,构建了基于土地覆被类型的碳收支能力估算模型,并根据已有的基于CASA模型的碳收支能力估算方法加以精度校验,最终估算出右江区碳收支能力为-399.64万t。此外,本文结合右江区行政区划、人口分布、DEM等相关数据对区域碳收支能力进行了专题性剖析。结果表明,面向对象分类方法是研究小区域碳收支能力的有效途径,在区域碳循环评估中具有更好的准确性和预见性,有效促进碳收支平衡研究领域的发展。     

基于遥感影像的变化检测研究动态

变化检测是遥感应用的重要领域之一,同时也是遥感科学研究的难点问题.随着对地观测技术的不断发展,影像分辨率的逐渐提高,基于遥感影像的变化检测在理论方法和技术手段上也有了显著的进展.本文以第21届国际摄影测量与遥感大会(ISPRS)中的变化检测相关文章为主,参考相关文献,从理论模型、技术方法、应用实例及平台这三个方面介绍基于影像的变化检测研究动态.     

基于对象变化矢量分析的土地利用变化检测方法研究

变化检测是资源和环境遥感应用的一个重要内容。在变化矢量分析法的基础上,本文提出采用变化矢量-主成分分析法提取研究区变化信息,首先,对不同时相的遥感影像进行差值运算得到差值影像,再对其进行主成分变换并选取主分量,最后,使用多尺度分割获取影像对象。在影像分割的基础上,采用变化矢量-主成分分析方法构建自动检测规则提取变化信息,并作精度评价。研究表明：基于对象的变化矢量-主成分分析方法不仅可克服传统的基于像元式方法难以利用空间信息的缺陷,有效避免了“椒盐”噪声,而且可将多波段差值信息经主成分变换后集中在几个累计贡献率较高的主成分分量上;同时,结合了变化矢量法与主成分分析法的优点,与单独使用变化矢量分析法相比提取精度明显提高。     

利用SPOT-6影像提取新增建设用地的方法研究

随着我国城镇化进程的推进,新增建设用地占用耕地不可避免,特别是在城市郊区/近郊区。为加强土地管理,国土部门对土地利用进行年度变更调查监测与核查工作,重点监测各类新增建设用地。SPOT-6影像是一种投入使用时间不长的全新遥感数据源。本文基于SPOT-6影像,结合基期土地利用图,利用SEaTH算法,采用面向对象的方法,研究新增建设用地自动提取算法。首先提取基期的非建设用地图斑,在其约束下对SPOT-6影像进行多尺度分割,以分割得到的新图斑为基本单元,利用光谱、纹理等特征构建土地类型识别知识库,基于SEaTH算法来实现特征优选和特征阈值自动确定,并构建了模糊分类规则,最后将分类结果与基期土地利用数据叠加分析,获取新增建设用地。实验结果表明,应用SPOT-6影像与基期土地利用图,提取新增建设用地的精度达到88%,满足土地利用年度变更调查监测与核查的基本要求。     

面向对象的煤矸石堆场SPOT-5影像识别

煤矸石是一种在成煤过程中与煤层伴生的黑灰色固体废弃物,不仅会污染环境,而且会严重损害附近居民的身体健康,目前已经成为矿区生态环境的主要影响源之一。因此,实时、准确、快速地获取煤矸石堆场的位置、形状和面积等信息,对于环境监测与管理具有重要的意义。本文以内蒙古鄂尔多斯市东胜区为试验区,将试验区内的典型地物分为：植被、水体、阴影、裸地、建筑、道路、排土排矸场、露天煤矸石堆场、堆煤场及煤渣、采煤坑和其他共11类。本文采用SPOT-5高分辨率遥感影像,面向对象提取研究区内的煤矸石堆场信息,并进行识别精度评价,精度达到89.47%。将面向对象的分类结果与最大似然分类方法的分类结果进行比较,结果表明,面向对象的提取方法可更好地应用于煤矸石堆场信息的自动提取,大幅度提高精度和效率。     

基于图像分割的城市变化检测

利用遥感数据进行城市变化检测时,由于城市是包含建筑物、道路、绿地以及水体等多种地物类型的综合体,同时与农村居民地等地物类型具有相似的光谱特征,因此,传统的单纯基于光谱信息的变化检测方法很难取得理想的效果。将空间信息加入到变化检测中,可提高变化检测的精度,但常用的加入纹理的方法容易产生边缘效应。本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,在该方法中使用一种基于组分的多尺度形态学梯度,具有对噪声不敏感、边缘不会变厚等优点;同时与现有方法进行比较。实验结果表明,该方法在加入图像空间信息的同时避免了加入纹理等空间信息所产生的边缘效应,能够有效地提高城市变化检测的精度。