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高分辨率影像分类的最优分割尺度计算 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高分辨率遥感影像分类与信息提取中存在的难点,基于不同目标地物在高分辨率影像上具有对应最优分割尺度的基本思想,该文在分析现有最优分割尺度确定方法的基础上,提出了加权均值法结合最大面积的最优分割尺度的确定方法;利用该方法,进行了高分辨率影像分割实验,获取了对应典型地物的最优分割尺度数值范围,实现了典型地物的信息提取;并运用样本点检验的方法,计算并分析了分类的精度结果。结果表明:基于加权均值与最大面积相结合的最优分割尺度计算方法,应用于面向对象高分辨率影像信息的提取具有较为理想的精度。 相似文献
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多尺度多准则的遥感影像线状地物信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法存在的不足,以ZY-3高分辨率遥感影像为数据源,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,提出了基于多尺度多准则的ZY-3影像线状地物信息提取方法。利用基于最优分割尺度的影像分割、面向对象线状地物目标信息的提取方法,实现了河流、水渠、道路等线状地物信息的提取,并通过实验分析验证了可行性、有效性。结果表明:构建的RMAS指数指标,可以作为多尺度分割中选择最优分割尺度的一种很好的指示器,所提方法不仅有效避免了分割斑块面积对分割结果评价的影响,还能够有效识别ZY-3影像中的线状地物信息,研究结果对高分辨率遥感影像处理尺度依赖的技术难点及线状地物信息提取等研究具有重要的参考价值。 相似文献
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针对城市地物信息提取中地物边界难以确定、分类精度不高的问题,该文提出一套综合利用影像及激光雷达点云高程信息的面向对象分类方法。在分割中,各类地物的最佳分割尺度由监督法分割精度评价确定,最终分割结果利用粒度理论下的分割尺度综合方法进行合成,能兼顾不同地物最优分割尺度,获得准确地物边界;在分类中,采用ReliefF特征选择算法度量从影像及点云数据提取的对象特征重要度,选择最佳特征组合,并采用多分类器组合方法进行分类,以消除Hughes现象,提高分类精度。选择德国斯图加特市两块实验区进行分类实验,结果表明:该方法有利于提高大范围城市地物精细信息提取的精度和效率,具有较高的应用价值。 相似文献
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《现代测绘》2020,(1)
针对国产高分辨率遥感数据在城市绿地信息提取中分割尺度选择问题,选取国产高分一号(GF-1)和中巴地球资源卫星04星(CBERS-04)遥感数据,在数据融合的基础上,采用控制变量法选取影像分割与合并尺度进行绿地信息提取,通过信息提取精度评价确定最优分割尺度。实验结果表明,对于GF-1和CBERS-04国产遥感数据,面向对象的方法均优于基于像元的方法,其中5m分辨率CBERS-04数据,面向对象方法绿地提取精度为90.53%,基于像元方法绿地提取精度为86.54%,推荐分割尺度与合并尺度为(25,70);2m分辨率GF-1数据,面向对象方法绿地提取精度为97.09%,基于像元方法绿地提取精度为83.49%,推荐分割尺度与合并尺度为(45,80)。研究结果能够为国产高分遥感数据城区绿地信息提取和地物分类过程中尺度选择提供借鉴和支持。 相似文献
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针对传统遥感影像提取方法中仅使用光谱像元信息的缺陷,本文使用Landsat 8遥感影像数据,探究面对地形复杂区域进行多种地物信息提取充分挖掘影像隐性信息的情况,使用面向对象的分类方法实现地物信息提取.结果 表明该方法分类精度较传统监督分类有所提高,且符合人类认识客观事物的思维模式,对于准确提取地物信息、提高提取精度具有很大帮助. 相似文献
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针对遥感影像具有丰富的细节和混合噪声,采用传统高斯拉普拉斯(LOG)算子难以有效地提取遥感影像地物边缘信息,文章提出一种结合LOG算子和大津法(Otsu法)的遥感影像地物边缘信息提取算法。此算法采用中值滤波对原始影像进行消噪,利用Otsu算法对滤波后影像进行自适应阈值分割得到目标影像,采用LOG算子对目标影像进行边缘信息提取。以安宁某区域的遥感影像为例,实验结果表明,提出的算法与传统LOG算子相比,具有更高的提取精度,能有效地提取出遥感影像的真实边缘、减少伪边缘。 相似文献
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耕地为人类的生存和发展提供了重要的物质基础,是人类生存必不可少的基础资源。利用遥感影像进行耕地资源信息提取,可以为耕地资源保护提供数据支持。以黑龙江省鹤岗市为研究区,以1990年、1999年、2010年、2016年Landsat影像为数据,提取耕地信息。通过对研究区多时相遥感影像进行影像融合、图像增强、镶嵌和裁剪以及影像接边检查等预处理,利用监督分类(GLC和SVM)方法进行遥感影像解译,对解译后数据进行人工目视解译,生成耕地利用数据库。研究结果表明:不同地物光谱特征的选取对地物分类、信息提取有直接影响;进行监督分类时选点的疏密离散程度决定其成果精度的高低,对于耕地信息提取有直接影响;监督分类的方法具有结构简单、计算效率高的特点,对于大数据量的遥感影像处理更有优势。本研究成果可为研究区耕地利用保护提供基础数据。 相似文献
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城市建筑物信息的自动提取是城市遥感的关键技术之一,由于阴影、下垫面等多因素干扰,建筑物信息提取精度往往不稳定。本文以Pleiades卫星影像为数据源,通过改进Relief F特征筛选方法,探讨建筑物信息提取精度提高的可行性。首先构建高分辨率遥感影像建筑物基础特征空间,然后利用改进型Relief F算法分析特征对象的权重并筛选出最优特征,最后用监督分类、无特征筛选分类和基于改进型Relief F特征筛选等3种方法分别提取研究区建筑物信息,并结合实地调查数据进行精度验证。结果表明,基于改进型Relief F特征筛选的分类方法提取精度能够达到91.34%,较其他两种方法提取精度分别提高了34.31%和5.62%,且运算速度快,自动识别效率高。 相似文献
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航空影像农田类型分类在地理国情监测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
航空影像的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农田类型。本文以江苏农田为主要覆盖的典型区域为研究对象,选择航空影像利用随机森林算法提取不同的农田信息。本研究采用多尺度的分割方法,面向对象实现特征信息提取。根据光谱、纹理以及几何形状特性筛选出较为合适的特征作为参数,利用随机森林算法实现植被二级分类,分类精度达到84.60%,KAPPA系数为0.753,可为地理国情生产提供一定的参考。 相似文献
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针对南方复杂地区水稻遥感信息提取研究中机器自动学习分类研究较少、分类精度不高的问题,以福建省三明市建宁县溪口镇为研究区,基于GF-1号卫星影像,采用面向对象的随机森林遥感分类算法对研究区内水稻田信息进行提取。首先通过优化面向对象分割参数和随机森林分类模型参数,提取并调用了影像中的多种特征;再对光谱特征、植被指数特征、纹理特征、几何特征进行特征空间优选;最后通过设置4种特征优选试验进行对比,得到最优分类模型。实验结果显示,基于特征空间优选的面向对象随机森林分类算法的水稻提取精度高达90%,分类总体精度可达87%,Kappa系数为0.85;与其他试验结果相比,漏分和误分现象较少,实现了南方地区水稻信息高精度自动识别。该方法计算特征少、实现简便,对于国产高分卫星影像在南方复杂地区作物自动提取中的应用具有参考性。 相似文献
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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。 相似文献
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为避免由于城市道路复杂及树木建筑的阴影遮挡导致从遥感影像中提取道路信息不准确的问题,本文采用高分影像和LiDAR数据相融合的方法实现城市道路的提取,并使用一种基于最小面积外接矩形（MABR）的后处理改进方法进行完善。首先对试验区进行数据配准;然后应用FNEA算法进行图像分割,并使用随机森林分类法进行分类,将影像融合和对象形状指数等相关算子应用到道路提取中;最后去除植被和建筑物,完善道路填充,提取出道路完整信息。结果多伦多和台安试验区的道路完整度分别为95.41%和90.84%,准确度分别为83.07%和85.63%。本文方法可有效去除伪道路信息,提高道路提取完整度,较好地实现了道路信息提取。 相似文献
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面向对象与卷积神经网络模型的GF-6 WFV影像作物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
GF-6 WFV影像是中国首颗带有红边波段的中高分辨率8波段多光谱卫星的遥感影像,对于其影像及红边波段对作物分类影响的研究利用亟待展开。本文结合面向对象和深度学习提出一种适用于GF-6 WFV红边波段的卷积神经网络(RE-CNN)遥感影像作物分类方法。首先采用多尺度分割和ESP工具选择最佳分割参数完成影像分割,通过面向对象的CART决策树消除椒盐现象的同时提取植被区域,并转化为卷积神经网络的输入数据,最后基于Python和Numpy库构建的卷积神经网络模型(RE-CNN)用于影像作物分类及精度验证。有无红边波段的两组分类实验结果表明:在红边波段组,卷积神经网络(RE-CNN)作物分类识别取得了较好的效果,总体精度高达94.38%,相比无红边波段组分类精度提高了2.83%,验证了GF-6 WFV红边波段对作物分类的有效性。为GF-6 WFV红边波段影像用于作物的分类研究提供技术参考和借鉴价值。 相似文献
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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。 相似文献
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Sofou A. Evangelopoulos G. Maragos P. 《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2005,2(4):394-398
Automated processing of digitized soilsection images reveals elements of soil structure and draws primary estimates of bioecological importance, like ground fertility and changes in terrestrial ecosystems. We examine a sophisticated integration of some modern methods from computer vision for image feature extraction, texture analysis, and segmentation into homogeneous regions, relevant to soil micromorphology. First, we propose the use of a morphological partial differential equation-based segmentation scheme based on seeded region-growing and level curve evolution with speed depending on image contrast. Second, we analyze surface texture information by modeling image variations as local modulation components and using multifrequency filtering and instantaneous nonlinear energy-tracking operators to estimate spatial modulation energy. By separately exploiting contrast and texture information, through multiscale image smoothing, we propose a joint image segmentation method for further interpretation of soil images and feature measurements. Our experimental results in images digitized under different specifications and scales demonstrate the efficacy of our proposed computational methods for soil structure analysis. We also briefly demonstrate their applicability to remote sensing images. 相似文献