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。     

1950~2011年渤海地区海表风场的季节特征与多尺度变化分析

基于1950~2011年的NCEP/NCAR再分析资料,对渤海10 m风场的风速与风向变化进行多尺度分析。利用小波分析、交叉谱分析等方法对渤海海域的海表风速、风向的变化趋势以及周期进行研究。分析发现：渤海地区海表风的风向与风速除了存在显著的季节性变化特征外,在年际、年代际的变化尺度上也有明显的周期性。风向存在1 a、8.7 a、15.8 a的显著周期,风速存在1 a、6.3 a、15 a的显著周期。风向与风速在时间尺度分别为20 a、5.71 a、2.67 a时存在显著共振周期;共振周期受东亚季风、西太平副热带高压的年际、年代际变化的影响呈现出多尺度变化周期。     

高分辨率遥感图像厚云检测算法

针对高空间分辨率多光谱图像,设计了一种基于缨帽变换、数据正则化以及多尺度光谱分析技术的多尺度循环检测算法。实验结果表明:对于Landsat-7 ETM+图像,其检测精度与基于热波段的自动化云量估计算法相近,但优于传统的直接分类方法(最大似然分类与ISODATA分类)。由于该算法无需借助热波段及其他辅助数据,因而在实现高分辨率图像厚云掩膜的高效与高精度提取方面具有很高的应用潜力。     

构造变形流变场分配多尺度数值模拟研究

流变场分配(flow field partitioning)现象在自然界高应变岩石中十分常见。传统的基于固体连续变形机制理论的变形分析中,流变场分配问题往往被忽略,致使应变带中流变场如何分配一直都缺乏深入认识。Eshelby阐述了嵌入均匀介质中的椭球体内流变场的数学方法,为探讨流变场的分配奠定了理论基础。本文从固体连续变形机制入手,重点介绍基于Eshelby理论的多尺度数值模拟思路和方法,探讨流变场分配问题。模拟结果表明:嵌入基质中的椭球体内分布的流变场主要取决于椭球体与基质间的相对流变强度,椭球体的相对流变强度越低,其变形越接近于简单剪切,且有限应变积累越快。模拟还揭示,不同流变强度的椭球体内模拟拉伸线理和面理产状的总体格局反映基质流变场特征。由此得到以下结论:(1)在流变场分配现象显著的区域,局部小尺度上应变、涡度测量分析结果无法直接揭示区域流变场运动学边界条件,对这些区域的构造变形分析必须是多尺度的;(2)基于Eshelby理论的以实质变形组构为约束的多尺度数值模拟分析,能更为合理地揭示高应变岩石中流变场的分配。     

Modelling the spatial evolution of map objects by map agents

To overcome the weakness of modelling the relationships between map objects that represent the same geographic entities or phenomena at different times and scales, an agent-based approach is presented to modelling of the spatial evolution of map objects for better understanding of the evolutional process of different maps. Map agents are used to establish and manage the many-to-many corresponding relationships between map objects, and they render map objects active rather than traditionally passive. The evolutions of map objects are modelled by map agents using association and generation relationships to model the connectivity between map objects. This effort reduces the workload of multi-scale map updating by avoiding update of the entire map; instead, it simply allows map agents to detect, perceive and choose suitable behaviours on which to operate and update a spatially evolving object. Experiments of specific examples are presented to demonstrate the feasibility and the effectiveness of our approach.     

数字水深模型多尺度表达方法研究

针对现有数字水深模型(DDM)多尺度表达过程中由于单一固守"安全性"准则所导致的DDM表达精度不高和DDM产品形式单一及使用范围受限的问题,该文在简要介绍二维滚动圆变换及其在等深线化简中的应用的基础上,通过对二维滚动圆变换的维数扩展,提出了滚动球变换的概念。经过大量的计算推导,得到了正(负)向滚动球变换的不同组合方式,实现了既可以顾及"安全性"准则,又能够满足"保真性"需求的DDM多尺度表达方法。该方法可以提高测深数据的利用率和数据表达精度,适应多领域不同层次的DDM应用需求。     

机器学习法在面向对象影像分类中的对比分析

针对如何选择遥感影像面向地理对象分类方法的问题,该文面向地理国情普查中的地表覆盖分类应用,以3个典型区域(山区、平原、城区)的多源高分辨率遥感影像为实验数据,从分类效果、分类精度等方面对比分析3种分类方法(支持向量机、决策树、随机森林)的优劣。在相同影像分割、特征提取、样本采集条件下,通过333组分类实验,得出以下规律:支持向量机分类方法稳定性强,分类速度快,但对特征数的要求高,特征数目与总体精度、地物环境之间的规律性不强,从而增加了特征提取与选择的难度,而随着特征的增加,决策树、随机森林的总体分类精度均为先升高后降低,最后趋于平衡。最后,综合随机森林对特征的优选机制和支持向量机的高分类精度,得到新的组合分类器。     

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。     

基于多尺度公开版地图数据库的制图综合指标与模型的建立研究

以福建省公开版地图数据库为研究对象,建立1∶250 000、1∶500 000与1∶1 000 000等多尺度公开版地图数据库的制图综合规则。并以居民点和河流要素为例,建立各级比例尺下的选取指标和综合模型,通过综合前后曲线节点数变化、曲线长度比、位置误差及缓冲区限差等指标对河流要素综合结果进行质量评价,获得最适河流综合参数。     

多尺度分割在中低分辨率遥感影像解译中的灵活应用

介绍了一种将像素级的分类与对象级分类相结合的遥感影像分类方法。该方法将面向对象的概念引入影像分类中。但与纯粹的基于对象的分类有所不同,这种分类方法仍然是以像素级分类为基础。这种分类方法既继承了像素级分类精细、准确的优势,又通过分割对象,增加了分类图斑的同质性,极大地改善了信噪比,使分类结果更清楚。