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多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。 相似文献
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高光谱图像模糊识别分类及其精度评价 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感是在特定光谱域以高光谱分辨率同时获取连续波长的地物光谱图像,并能提供更多的精细光谱信息,有利于选择各种单一地物光谱差异明显的波段,使得高光谱遥感应用于更广的地物识别中。文中采用模糊识别的绝对值指数法对高光谱图像进行识别分类,并对分类结果进行像元级的评价。 相似文献
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传统的高光谱分类通常仅考虑单一像元的光谱或纹理特征,分类后容易出现地物破碎的现象。鉴于此,本文提出了一种面向对象的混合分类方法,将面向对象的分割结果与传统的像元级分类结果进行有机融合,充分利用对象的光谱特征和空间结构特征。在此基础上,引入了2种具体的混合分类方法,即多尺度分割的SVM分类和多波段分水岭分割的SVM分类。前者将地物光谱的可变性进行弱化处理,转化为多尺度均质对象单元进行分类;后者融入了地物的空间信息和形态学特征,对分割得到的同质区域进行分类。将这2种分类方法应用于航空高光谱数据,实验结果表明：面向对象的混合分类方法的总体精度分别为92.63%和96.13%,与传统的像元级分类法相比,分别提高了10.14%和13.64%,有效地解决了分类后地物的破碎现象。 相似文献
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目前大多数面向像元、面向对象遥感影像分类对比研究算法、软件、样本均不同,引入多方面系统误差导致结果一定程度上不严谨。为更准确比较2种分类方法,本文采用面向像元、面向对象2种分类方式,在同软件平台、同分类器、同训练样本、同验证样本,即“四同”条件下对2018年4月17日高分一号周口城区融合影像进行分类对比研究,并完成主、客观评价精度评价。结果表明：① “四同”条件下2种分类方式、CART（Classification and Regression Tree）、SVM（Support Vector Machine）、RF（Random Forests）3种机器学习算法均能识别周口城区主要地物类型,而面向对象的分类效果明显优于面向像元分类,与前人研究结论一致。其中面向像元分类效果最好的是RF算法,总体分类精度为78.02%,Kappa系数为0.72;面向对象分类效果最好的是RF算法,总体分类精度为93.40%,Kappa系数为0.92;② 尽管由于光谱特征相似、分布交叉,单类别建筑用地、交通用地用户精度与生产者精度较低,但面向对象分类较面向像元分类效果明显提升,以RF分类为例,建筑用地生产者精度由56.18%提高至92.13%,用户精度由69.44%提高至87.23%;交通用地生产者精度由72.15%提高至89.87%,用户精度由72.15%提高至92.20%;③ 与前人研究成果比较,本文在“四同”条件下实现了更科学、更严谨的面向像元、面向对象遥感分类方法对比,对后续高分辨率遥感影像分类具有一定参考意义。 相似文献
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面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取 总被引：8，自引：0，他引：8
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。 相似文献
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针对目前高空间分辨率遥感影像(简称高分遥感影像)地物全自动提取无法完全实现的现实,本文结合自然地物的光谱和纹理特征,提出一种面向对象的高分遥感影像典型自然地物半自动提取方法.首先构建最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)进行影像初始分割,根据影像灰度平均归一化值和标准差统计对象的光谱、纹理等特... 相似文献
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遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究 总被引：2，自引：0，他引：2
不同空间分辨率遥感影像对区域土地覆被类型识别精度的影响是目前土地资源遥感研究中的热点议题。本文基于准同步的卫星传感器影像,以福建省长汀县河田盆地为研究区,结合野外调查的实验样本,依次采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种分类器,分析土地覆被分类结果在中高空间尺度序列（1~50 m）下的变化响应特征。结果表明：不同空间尺度下的地物分类结果存在显著差异（P<0.05）,其中总分类精度和Kappa系数均随影像分辨率的降低而先升高后降低,并于4 m分辨率处达到峰值,该结果与各类地物光谱反射率的空间尺度变化特征密切相关;而不同分类器对各空间尺度影像分类结果的影响程度差异较大（P<0.05）,其中SVM的分类精度最优,MLC次之,ANN的结果较差。此外,伴随影像空间分辨率的降低,不同土地覆被类型面积提取结果的变化规律不同,导致同类地物在不同空间尺度下的提取结果出现较大差异,表明在使用多源分辨率遥感数据进行土地监测等相关研究时,其伴随的结果误差不容忽视。 相似文献
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近年来,面向对象技术的应用愈加广泛,以适应不同应用目的下不同地物复杂度的图像处理与信息提取要求。本文详细分析了面向对象信息提取方法中存在的问题,提出将传统像元级光谱分类与面向对象信息提取技术相结合,通过最大似然光谱分类和地学统计分析获取图像区域的先验知识,包括不同类型地物光谱混淆情况和图像复杂程度的定性描述等,以反映图像处理与信息提取的难度大小及技术要求,利用预分析获得的知识优化面向对象信息提取技术流程中图像分割参数设置及分类器的构造等,用于克服面向对象方法参数选取的盲目性和结果的多样性。并以SPOT5高分辨率遥感图像为例,通过常规方法和改进方法的对比,证明本试验方法有利于真实地分割地物基元,提高分类精度、效率和训练器性能。 相似文献
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变化检测一直是遥感研究领域的热点,随着遥感技术的不断发展,新型数据源不断涌现,使传统遥感变化检测方法面临新的挑战。本文以Landsat-8影像为主要数据源,使用影像分割算法,设计2期遥感影像的文档-单词映射,将影像中所有的像元作为视觉单词,利用LDA模型将影像文档从单词空间转换到主题空间进行表达。在此基础上,结合实地调查对变化区域进行检测和验证,形成一套面向对象的LDA模型变化检测方法。研究表明：基于图斑的分析可有效消除以像元尺度进行变化检测产生的椒盐现象;利用LDA模型构建的变化检测方法能较好地实现影像文档特征的统一表达,有效去除2期影像相同地物因光谱差异导致的变化误检验;与差值法和波谱角等常规遥感变化检测方法相比,该方法能有效地减少错漏判,提高遥感影像变化检测的正确率,为中高分辨率遥感影像的变化检测提供新思路。 相似文献
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近年来,水产养殖用地分布广泛,但由于其在影像上所表现的复杂性和不均匀性,造成该用地类型提取中的困难,尤其针对中分辨率遥感影像。对此,本文提出了一种基于纹理和空间特征的养殖用地提取方法,该方法主要包括3个步骤：首先,利用纹理熵和归一化差异水体指数NDWI实现水产养殖用地的粗提取;然后,依据相邻地物间的关系实现同类型地物合并;最后,本文构建一种相对宽度作为地物的近似宽度,再次利用NDWI实现水产养殖用地的准确识别。本文以越南万丰湾为研究区域,以Landat-8融合影像（融合后的像元大小为15 m）的目视解译结果为标准,对本文方法与最小距离法分类结果进行比较。实验结果表明,该方法的精度可达91.13%,远高于传统的面向对象方法,并且所提方法的错误率和虚假率分别为0.09%和8.87％,表明了该方法可靠性,因而该方法可为基于中分辨率影像的地物类型提取提供一种有效手段。 相似文献
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遥感图像模拟技术方法与应用分析 总被引：3，自引：0，他引：3
近年来,遥感图像模拟的研究广泛地展开,利用图像模拟技术获取的大量仿真遥感图像,为其他遥感信息的论证与评价提供了有效的参考。本文介绍了图像模拟技术的发展现状,及SAR、光学遥感图像的模拟方法,分析了各种模拟方法的特点与差异,指出各种方法在生成模拟图像时的局限性,最后提出了基于宽光谱遥感数据的细分光谱遥感图像模拟的构想。 相似文献
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高光谱图像的众多波段为地物分类提供了充分的特征信息,同时也为如何有效利用这些特性带来难题。为了充分利用高光谱图像的光谱信息实现地物目标的精确分类,根据其像素光谱曲线所呈现出的多峰特性,提出一种基于加权指数函数模型（Weighted Exponential Function, WEF））的高光谱图像分类方法。首先,采用WEF建立像素光谱曲线的理想模型,其中WEF模型由多个具有不同权重的指数函数相加而成。由于该模型中参数较多,导致参数求解较为困难。因此,为简单起见固定所有像素WEF模型中的峰值位置,并将由所有峰值位置构建矢量集。然后,根据最小二乘原理求解WEF模型的参数,以拟合光谱曲线。利用求得的参数集代替光谱测度矢量作为像素特征。最后,采用模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）算法实现图像分类。为了验证提出方法的可行性和有效性,分别以提出的分类方法、基于主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的分类方法、基于最小噪声分离（Minimum Noise Fraction, MNF）的分类方法和以光谱测度矢量为分类特征的FCM方法对Salinas和PaviaU图像进行分类实验,并据此对实验结果进行定性和定量评价。在Salinas图像中提出的分类方法比其它方法的分类精度从51%提高到了60%,在PaviaU图像中分类精度从43%提高到了51%。此外,提出的分类方法在降低了高光谱图像数据量的同时,保留了高光谱图像丰富的光谱信息。 相似文献
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面向对象的森林植被图像识别分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。 相似文献
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基于Hyperion高光谱与ALOS全色波段的融合图像,运用线性波谱分离模型,对影响城市下垫面分类的因子进行定量分析。结果显示:随着空间分辨率的递增,融合图像光谱保真性呈下降之势,并呈现出阈值现象,但所有相关系数值都大于0.90,表明以融合图像进行线性波谱分离提取城市下垫面具有可靠性;下垫面分类总精度则整体明显下降,Kappa系数值也几乎单调减少。大气校正后下垫面分类的总精度和Kappa系数都明显高于大气校正前;当丰度分割值由10%增至60%时,生成的下垫面分类图像的精度单调降低,表明应慎用50%阈值分割法。 相似文献
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基于TM影像属性和形态特征的土地覆被制图方法 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以浙江省中南部地区不同时相30m分辨率的2景TM影像为基本数据,采用面向对象的方法实现了研究区的土地覆被制图。首先,在eCognition软件中采用多尺度分割算法,以光谱信息、纹理特征、几何特征等实现研究区的对象分割,使分割后的对象边界与实际地物边界尽量保持一致,通过建立多层次地物特征规则,进行最优分割尺度下的遥感多层次识别分类;然后,分析可用于分类的属性特征和形态特征,通过对这些特征的统计值对比分析,选取了对象的紧致度、长宽比、MNDWI、LBV等特征构建了决策树模型,实现了研究区1：25万的土地覆被分类;最后,采用目视解译和野外样本2种方式对分类结果进行精度验证,其中,目测随机样点评价得到的总体精度为87.66%,野外样本点评价得到的总体精度为83.38%。研究表明：面向对象的分类方法不仅具有较高的精度,而且图斑与实际地物边界能较好地吻合,很好地避免了混合像元误分的现象,同时能消除像元分类的“椒盐现象”。 相似文献
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及时、准确地获取农作物种植信息,对于农业生产管理和国家粮食安全有重要意义。目前越来越多的免费卫星数据可以用于作物分类及生理参数反演。Sentinel-2卫星于2015年6月发射,提供了13个光谱波段,具有较高的时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率,为不同作物特征区分以及大范围作物种植面积快速提取业务化运行的精度与效率提高带来了契机。随着Sentinel-2数据的免费下载,这就为大面积生产下一代区域或者国家尺度的高分辨率（10~30 m）农情遥感产品提供了可能。物候信息包含了作物随着季节不断变化的特征,利用如NDVI等时间序列植被指数找出不同作物的特征进而开展作物分类得到了广泛应用。本文以油菜为主要研究对象,以长江中下游地区的江汉平原为实验区,基于作物物候差异与面向对象决策树的方法,对Sentinel-2卫星影像用于油菜种植区提取的效果进行了评估与分析。首先利用作物不同生长时期各波段光谱信息以及归一化植被指数等信息的差异分析并找出油菜种植区提取的最佳时相,然后对影像进行多尺度分割,根据对象特征建立决策树逐一去除非植被、林地等干扰类型,进而提取出油菜种植区域。通过分析发现,基于Sentinel-2影像的图像分割可以有效生成不同作物类型的对象;油菜开花期的特征是其区分于其他作物的关键因素,利用该特征可以有效消除分类时其他地物类型对油菜的影响,提高作物分类信息提取的精度和效率。研究表明：在区分油菜的决策树分类特征信息中,贡献最大的是归一化植被指数（NDVI）,近红外波段（NIR）和亮度（Brightness）信息。用162个油菜验证样本点计算混淆矩阵,油菜种植面积提取的总体分类精度为98%以上,Kappa系数为0.95。说明结合物候信息利用Sentinel-2数据进行大范围作物种植面积提取具有巨大潜力,可以提高大范围油菜种植区域快速提取的精度和效率。 相似文献