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《国土资源遥感》2020,(1)
为了探究低空无人机遥感技术对喀斯特地貌条件下不同形态农耕区地物类型的识别精度,以桂林市3个200 m×200 m样方的农耕区为研究区,在无人机航拍影像和地面调查数据的支持下,分别将基于像元和面向对象的影像分析技术与支持向量机(support vector machine,SVM)算法相结合,构建不同地貌条件下农耕区地物遥感识别模型,并进行精度对比分析。结果表明,面向对象的SVM分类结果保留了原始地物的大致轮廓,且地块较完整,更为适用于喀斯特地貌条件下的农耕区地物识别,较基于像元的SVM分类方法总体精度高6. 54%,Kappa系数高0. 135;基于像元的SVM分类方法适用于地物分布规则的农耕区地物识别,相比面向对象的SVM分类方法总体精度高2. 92%,Kappa系数高0. 026。 相似文献
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基于面向对象的珲春地区高分辨率遥感影像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
张忠斌 《测绘与空间地理信息》2017,(2):132-135
以吉林省珲春市春化镇为研究区,以Pleiades、高分一号、资源三号影像为实验数据,利用面向对象信息提取方法实现了对3种遥感影像进行信息提取。利用3D Filter边缘检测算子对多尺度分割进行优化,通过对影像进行多次实验得出地物要素的最优分割参数,并且建立不同地物要素的分割层级。分析实验数据的特点构建了合理的分类层级,选取能区分各个地物要素的特征进行组合,利用阈值分类和模糊分类实现地物要素的信息提取。利用混淆矩阵对数据进行客观分析,得到3种影像的总体分类精度和kappa系数。分析结果表明:Pleiades影像分类精度较高,更适合本实验区的遥感影像信息提取。 相似文献
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面向对象和规则的高分辨率影像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着航天遥感技术的发展,遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率极大提高,高效解译并处理海量的、具有空间几何信息和纹理信息的地物高分辨率遥感影像数据已成为遥感领域研究的重点与难点。对此,本文提出一种面向对象和规则的遥感影像数据的分类提取方法,即通过发现和挖掘高分辨率影像丰富的光谱和空间特征知识,建立影像对象多层次网络分割分类结构,实现对遥感影像准确快速的地物分类和精度评价。以藏南地区WorldView-2影像数据为试验研究对象,采用面向对象和规则的影像分类方法进行验证试验,即综合采用均值方差法、最大面积法、精度比较法进行分析,选择3种最佳分割尺度建立多层次影像对象网络层次结构进行影像分类试验。结果表明,采用面向对象规则分类方法对高分辨率影像进行分类,能使高分辨率影像分类结果近似于目视判读的结果,分类精度更高。面向对象规则分类法的综合精度和Kappa系数分别为97.38%、0.967 3;与面向对象SVM法相比,分别高出6.23%、0.078;与面向对象KNN法相比,分别高出7.96%、0.099 6。建筑物的提取精度、用户精度分别比面向对象SVM法高出18.39%、3.98%,比面向对象KNN法高出21.27%、14.97%。 相似文献
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遥感影像预分类精度对地物面积空间抽样估算的敏感性分析 总被引：3，自引：1，他引：2
传统的地物面积测量受精度和效率制约,为此引入了结合遥感影像的空间分层抽样方法.首先以遥感影像的预分类结果作为模拟地物的真实分布,在地物外沿等概率随机添加不同比例的错分像元,从而获得准真实地物区的摸拟预分类结果,并依此设定各层等比例取样的样本人层标志,指导地物样本的选取,然后以抽中样本地物的准真实值之和按比例推算出总量.通过比较分析各水平含量的地物类别、不同预分类精度、层内随机和系统抽样下的多次总量估计精度及其稳定性变化情况,结果表明:该方法不需要背景数据库等先验知识,在预分类达到一定精度之上时,依分类区域设立层标志的分层抽样方法所获得的总量估计精度及标准差均好于无分类支持的随机和系统抽样;当预分类精度达到50%以上时,具有较高的成本效率比,其中在60%时,各类地物在0.5%抽样率、95%的置信度下可以保证估计量精度在92%以上. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2015,(9)
针对基于像素或基于区域的马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型仅能描述单一层次影像数据特性的局限,提出了一种综合像素和区域特性的多层次MRF模型,以提高MRF模型表达遥感数据层次特性的能力。为利用高分辨率遥感影像几何结构信息来提高不同地物的可区分性,提出了一种描述地物结构特性的形状特征,用于区分光谱特性相似的不同地物。本文的分类算法包括两个过程:首先,基于像素和区域特征,采用多层次MRF模型进行初始分类;然后,基于形状特征采用SVM对第一步分类结果中易混淆的地物进行分类。根据不同地物采用合适特征量描述可在特征空间中增加可区分性的事实,采用形状特征对基于层次MRF模型的错分类别进行再分类可有效改善分类精度。同现有基于单一层次的方法相比,实验结果表明该算法的分类性能有了明显的改善。 相似文献
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天宫一号高光谱数据尚未得到普遍应用,其数据的质量和应用潜力仍在进一步实践求证和挖掘.See5.0数据挖掘工具是一种能够找出训练样本中模式类隐含特征,并可以自动建立决策规则的分类算法,可避免人为建立分类规则的主观性.本文首先通过光谱曲线分析,选择地物光谱分离性最好的波段组合,然后利用See5.0工具生成规则集,再利用规则集对同一幅天宫一号高光谱数据在不同分类级别上进行分类,并利用相同的验证样本进行精度验证.经过光谱分析发现分类不同森林类型的最佳谱段中心波长分别为:655 nm、673 nm、802 nm、866 nm、984 nm,See5.0分类结果表明在同一树种不同生长期及不同亚种的分类级别上,分类精度在45%以下,表现出了一定局限性,但在树种分类级别上,天宫一号数据表现出了高光谱的优越性,分类精度皆在80%以上,植被类型分类级别,分类精度可达到90%以上. 相似文献
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WorldView-3卫星在8个可见光-近红外(VNIR)波段的基础上,新增了8个短波红外(SWIR)波段,大大提高了对地物信息的提取能力。利用随机森林分类方法分别对可见光-近红外8个波段影像和可见光-近红外-短波红外16个波段的影像进行实验验证;采用基于多尺度分割技术的面向对象方法对合理的特征空间进行实验与挑选。结果表明,引入SWIR波段后分类性能总体精度提升了3.78%,人工地物制图精度提升了5.65%,自然地物制图精度提升了2.88%;且允许识别特定类别(村镇中的红色低矮砖瓦房居民区),能保持地物较为完整的形状信息,可提高多光谱遥感影像的分类精度。 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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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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高分辨率遥感影像地物复杂,分类难度大,而深度学习方法可以提取地物更多更深层次的特征信息,适用于高分辨率遥感影像的地物分类。本文研究对高分辨率影像中不透水地面、建筑、低矮植被、树、车辆等地物的高精度分类。结合遥感多地物分类的特点,以DeepLab v3+网络模型为基础,提出E-DeepLab网络模型。主要改进为：（1）改进编码器和解码器的结合方式,使用简洁有效的加成连接方式。（2）缩小单次上采样倍数,增加上采样层,提高编码器与解码器连接的紧密性。（3）使用改进的自适应权重损失函数,自动调节地物损失权重。同时根据数据特点,提出结合DSM、NDVI数据等多通道训练方式。使用两个地区数据进行实验,结果表明,两地区精度均明显优于原始DeepLab v3+模型和其他相关模型,Potsdam地区总体提取精度达到93.2%,建筑物提取精度达到97.8%,Vaihingen地区总体提取精度达到90.7%,建筑物提取精度达到96.3%。目视对比分类图和标准标记图,两者具有高度的一致性。本文所提出的E-DeepLab网络在高分辨率遥感影像地物高精度提取和分类中有较好的应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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面向土地利用分类的HJ-1 CCD影像最佳分形波段选择 总被引：2，自引：0，他引：2
环境一号卫星（HJ-1）CCD影像光谱波段较少,地物之间的准确分类识别有一定困难。采用分形纹理辅助地物分类识别是一种有效方法,而波段选择是提高分类识别精度的关键。本文以江西赣州定南县土地利用分类为例,采用双毯覆盖模型对HJ卫星CCD影像6类典型地物的波谱分形特征进行了分析,利用不同地物在不同波段上的分形区分度差异构建了最佳分形波段选择模型,并利用该模型挑选出最佳分形波段来辅助土地利用分类,最后对分类结果进行检验。结果表明：最佳分形波段选择模型能够综合权衡不同地物在不同波段上的分形区分度差异,利用挑选出来的最佳分形波段来辅助分类,其分类总体精度相对于原始影像分类提高了11.77%,相对于第1主成分分形辅助下的分类提高了1.56%。 相似文献
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时序Sentinel-2A影像光谱特征的茶园提取应用 总被引：2，自引：0，他引：2
《测绘科学》2020,(6)
针对当前茶园遥感识别研究未充分分析利用光谱特征提取茶园的问题,该文详细探讨了光谱时间变化特征在茶园遥感识别中的应用潜力。研究利用时序Sentinel-2A影像,分析7种典型地物的时序光谱变化与NDVI变化,发掘出可用于区分茶园与其他地物的特征波段——红边2、红边3、近红外、红边4、短波红外1、短波红外2。基于上述波段或NDVI构造18个茶园提取特征,最终确定14个茶园提取特征,并基于每种特征分别构建决策树,实现茶园提取,并验证每种特征的可行性。结果表明,分类精度较高的前3个特征分别为SR-SWIR2-NIR_(_May)、SD-NIR-SWIR2_(_May)、SR-NDVI_(_MayDec);总体精度依次为96.71%、94.24%、93.43%。 相似文献