共查询到18条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
以高分一号影像为数据源,分别应用最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行遥感分类,比较不同影像分割尺度,对分类结果进行精度评价,结果显示:面向对象分类方法综合利用多类遥感指数,提高了分类精度,可以有效应用于遥感影像快速分类。面向对象分类方法中分割尺度对分类精度影响较大,但如何设置最优分类尺度仍需进一步研究定量确定方法。 相似文献
2.
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
3.
4.
基于多尺度分割的煤矿区典型地物遥感信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
根据煤矿区典型地物类型的特点,研究遥感影像信息提取时面向对象分类方法的最优分割尺度问题。试验结果表明:在适于不同地物提取的最优分割尺度下,充分利用煤矿区影像对象的光谱、形状、纹理以及类间相关等特征,并综合应用隶属函数法和最邻近分类法,能有效地提取出煤矿区地物信息,与最大似然分类法相比,能够较好地消除"椒盐现象",其总体分类精度可提高26.2%。 相似文献
5.
GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法 总被引：5，自引：3，他引：2
国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。 相似文献
6.
遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例 总被引：4，自引：1，他引：3
如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。 相似文献
7.
《国土资源遥感》2020,(2)
机械性破损面容易引发水土流失、次生地质灾害等生态环境问题,但目前还缺乏其基于遥感影像的有效提取方法。选择机械性破损面分布密集的云南省螳螂川流域为研究对象,基于高分二号(GF-2)遥感影像,探讨其基于纹理特征辅助的面向对象提取方法。根据7类地物特征建立地物分类规则,在最优尺度分割的基础上,基于光谱特征的决策树A和基于"光谱+纹理"特征的决策树B进行面向对象的分类。经过精度评价分析得出,相对于传统的监督分类法和仅基于光谱的面向对象分类法,基于"光谱+纹理"特征的决策树B分类方法使Kappa系数和总精度分别提高至0. 82和86. 25%,有效地提高了机械性破损面的提取精度。 相似文献
8.
9.
基于面向对象技术的农田分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2016,(10)
采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。 相似文献
10.
利用高分一号影像结合机载LiDAR数据进行面向对象的亚热带森林年度采伐迹地分类提取。在面向对象的遥感软件Ecognition中,首先利用森林小班数据参与分割,利用小班数据的属性信息确定林地和非林地区域,在林地区域再一次进行多尺度分割,并通过ESP工具确定最佳分割尺度,通过特征表达提取对象的光谱、纹理、形状、冠层高度模型(CHM)等特征信息,通过最小冗余最大相关性(mRMR)特征选择算法提取最优特征子集,且CHM在最优特征子集中。利用随机森林(RF)分类器进行年度森林采伐迹地分类提取。年度采伐迹地提取精度达到了87%,与没有CHM特征参与分类的情况对比,提取精度提高了13%。 相似文献
11.
珊瑚礁遥感研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
珊瑚礁是生物多样性和初级生产力最高的海洋生态系统之一,对人类社会与海洋生态环境的健康和可持续发展有重要作用,而珊瑚礁又是中国南海主要的国土类型,国家因此越来越重视对南海珊瑚礁的规划、管理、建设与保护。珊瑚礁的调查与探测则是进行珊瑚礁活动的基础与依据,而遥感则在珊瑚礁的大范围探测方面具有很大的潜力,所以国内外已经存在很多利用遥感对珊瑚礁进行调查与探测的研究与应用。本文将按照被动遥感和主动遥感的顺序,客观地阐述国内外珊瑚礁遥感研究与应用的进展,探讨珊瑚礁遥感研究与应用的发展趋势,并尝试总结中国珊瑚礁遥感的机遇和挑战。其中被动遥感包括珊瑚礁地形与水深的遥感、珊瑚礁底质与地貌的遥感、珊瑚礁岸线变化与稳定性的遥感以及珊瑚礁环境的遥感等,而主动遥感则包括珊瑚礁水深的机载激光雷达遥感、珊瑚礁地貌的船载声学遥感和珊瑚礁地形的星载微波遥感等。结果发现,国内珊瑚礁遥感研究与应用的整体水平落后于国外:虽然在部分数据处理方面具有比国外更先进的技术,但相应的应用基础研究仍然达不到国外的广度与深度。因此,国内的珊瑚礁遥感研究仍需要鼓励珊瑚礁学者更多的参与与合作,以便在硬件设备和数据处理等方面加强针对珊瑚礁遥感的研究,进而融合多种手段而实现珊瑚礁遥感的工程化应用。 相似文献
12.
《地理信息系统科学与遥感》2013,50(2):251-274
New methods are needed for the study of coral reefs, as they are changing rapidly. Satellite remote sensing has become a common method for benthic mapping with advances in satellites and sensors and as methods are devised to account for atmospheric and water-column effects. Images from the QuickBird satellite have proven useful in reef mapping. Sand was distinguished from coral with an overall accuracy of 75% on the shallow reef off of the Caribbean island of Bonaire. Coral and sand had user accuracies of 50% and 90%, respectively. Increased samples of field-collected data would further increase the accuracies of such classifications. 相似文献
13.
Thara Nair Latha James C. V. Rao A. V. V. Prasad B. Gopala Krishna V. K. Dadhwal 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(5):873-885
Coral reefs are one of the most diverse of all marine ecosystems and are often referred to as the “rainforests of the sea”. Though they cover less than one per cent of Earth’s surface, they are home to one quarter of all ocean species by providing food and shelter to them. Optical remote sensing has been widely employed for mapping and monitoring coral reefs. But the application of microwave remote sensing has been an alternate domain in this area. This study explores the possibility of utilizing synthetic aperture radar (SAR) data of Radar Imaging Satellite-I, India’s first indigenous microwave satellite to delineate the coral reefs in Andaman and Lakshadweep Islands in the Indian Ocean. The dual polarized data, after reducing the speckle has been classified to delineate the coral reefs in the vicinity of both islands. SAR has a performance comparable with passive optical sensors under favourable conditions of imaging, viz. optimum tidal current and surface winds. The study results are compared with the international coral reef reference map and are found to be highly promising, with an overall accuracy of 98.3% and a Kappa coefficient of 0.944 for fringing reefs in Andaman region. For the atolls in Lakshadweep region, the overall accuracy is found to be 92.99% and the Kappa coefficient is estimated at 0.7377. This study tries to explore a different horizon for microwave remote sensing in coral reef studies. It is seen that, optical and microwave remote sensing can provide a mutually supporting platform in coral reef delineation, in terms of imaging depth as well as climatic conditions. 相似文献
14.
多尺度分割是遥感影像分析的关键步骤,影像分割过程中的尺度参数选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。首先,总结了面向对象影像分析中尺度概念的内涵,分析遥感影像空间和属性两大基本特征,依据空间统计和光谱统计获得理论上最优的空间尺度分割参数、属性尺度分割参数。其次,运用了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法,分析了分形网络演化多尺度分割与影像谱空间统计特征的关系,进而将基于谱空间统计的面向对象影像分析尺度参数应用于分形网络演化多尺度分割算法中,最后,对其参数的合理性进行验证。研究采用高空间分辨率IKONOS和SPOT 5影像数据,选择建筑实验区和农田实验区进行空间和光谱特征统计,以进一步估计分割中的最佳尺度参数。使用分形网络演化方法对图像进行分割,利用监督分类对本文提出的尺度估计方法进行验证,验证结果表明尺度估计方法可以一定程度上保证后续的面向对象影像分类的精度。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会需要大量的运算量,本文方法不需要先验知识的参与,且在分割前就可以自适应地估计出相对较为合适的尺度参数,提高了面向对象信息提取的自动化程度。 相似文献
15.
城市绿地是生态文明建设的重要组成部分，绿地信息提取是城市绿地规划和建设的基础和前提。遥感影像分割是绿地信息分类提取的关键步骤，选择合适的影像分割方法能有效提高城市绿地提取精度。传统的遥感分割方法分割结果中边缘锯齿现象严重，与绿地实地边界相差较大，不符合绿地信息提取的要求。本文以高分辨率的WorldView影像为数据源，使用深度学习网络DeepLab-v3+对城市绿地进行分割研究，在分割基础上进行城市绿地信息提取。同时，本研究将该网络模型的分割和分类结果与基于Ostu、MeanShift、FNEA分割算法的分类精度进行比较。研究表明：DeepLab-v3+的分割性能最好，其分割边缘光滑，与绿地实地边界吻合度高，有效解决了传统分割算法的边缘锯齿问题；在各种分割分类算法中，DeepLab-v3+的分类精度最高，达到98.01%。 相似文献
16.
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
17.
综合非光谱信息的荒漠化土地CART分类 总被引：2，自引：0，他引：2
用遥感手段对荒漠化进行监测是当前荒漠化研究的热点问题,传统的荒漠化遥感信息自动提取方法是基于光谱特征的图像分割,受多种因素的影响,分类精度的提高遇到瓶颈,因此基于知识的分类方法应运而生。CART是一种非参数化的分类与回归方法,在用于遥感影像自动分类时,可以方便地应用多源知识,提高分类精度。本文在分析了CART方法原理的基础上,针对荒漠化地区各种地物的特点,将包括地物光谱知识、纹理知识、植被盖度等在内的多种知识融入CART模型,克服了单纯利用光谱特征进行分类的不足,取得了85.94%的精度。 相似文献