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基于ENVI ZOOM面向对象的高海拔灌丛植被提取——以定日县为例 总被引：1，自引：1，他引：0
利用ASTER数据,基于The Environment for Visualizing Images(ENVI)ZOOM 软件平台,采用面向对象的多尺度影像分割技术与规则创建相结合方法,提取了珠峰保护区核心区的灌丛植被类型.在对影像进行去阴影处理和各种辅助信息融合的基础上,使用Feature Extraction模块对影像进行分割,基于分割对象的高程、NDVI、纹理和光谱信息创建了适合研究区的灌丛提取规则.研究表明:该分类方法不仅能够克服传统基于像元分类方法中的"椒盐效应"问题,而且能够综合利用辅助信息(DEM、NDVI等)和地物本身的信息(光谱特征、纹理特征等),有效提高解译精度.以已有数据对分类结果进行了检验,分类精度达84 7%,分类结果较理想. 相似文献
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基于纹理和地形辅助的山区土地利用信息提取研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《地理与地理信息科学》2017,(1)
山区地物类型复杂多样,传统计算机分类难以有效克服"同物异谱"或"同谱异物"等现象,分类后"椒盐现象"严重。该文以川西南攀枝花市的部分山区为实验区,使用IKONOS高分辨率遥感影像,采用面向对象分类方法,在ERDAS9.2、ENVI4.8和eCognition8.0等软件平台支持下,以多尺度分割后的对象为单元,辅以纹理特征、形状因子、地形因子等特征参与分类过程,实现了对实验区土地利用信息的提取。研究表明,基于纹理和地形辅助的面向对象分类方法能对山区土地利用信息进行快速、准确地提取,并在分类精度和分类准确性方面均较传统监督分类方法有较大提升:分类总体精度达到90.57%,较传统监督分类提高17.75%;Kappa系数达到0.8892,较传统分类提高了0.1875;各类型土地的分类面积准确率都在90%以上,与实地调研地类面积更为接近。 相似文献
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该文旨在探讨中分辨率遥感影像的土地覆盖变化对象识别方法。首先基于植被-不透水层-土壤(VIS)模型,参考OIF指数的信息量进行对象特征指标选取,基于过分割和欠分割指数确定最优分割尺度,对两期SPOT影像进行多时相分割,然后利用卡方变换方法自动选择阈值,进行植被、不透水层、土壤和水体4种土地覆盖类型之间的变化对象识别。精度评价表明,随着对象特征指标包含信息量的不断增加,检测结果的总精度不断提高,其中对影像所有特征指标进行主成分分析并选择前3个主成分作为特征指标组合对土地覆盖变化对象进行识别的总精度最高,为93.9%,Kappa系数为0.824,证明了该方法的有效性。 相似文献
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面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。 相似文献
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一种基于标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为避免分水岭分割高分影像的过分割现象并充分利用高分影像的特点,该文提出一种基于标记的分水岭分割方法,即基于影像先验知识指导分割的原则,对遥感影像进行各向异性扩散平滑滤波后,计算生成融合了光谱和纹理特征的梯度图像;从梯度图像中提取标记重建对象的边缘特征,并执行基于标记的分水岭变换,得到最终的分割结果.实验表明,该方法能够充分利用高分影像的特征信息,并能有效地抑制分水岭过分割现象. 相似文献
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基于光谱和纹理特征的ALOS影像土地利用信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像易于反映地物纹理特征的特点,综合利用地物的光谱和纹理特征进行分类,探讨适用于ALOS影像的土地利用信息提取方法。以川东丘陵地区影像为例,基于GLCM提取纹理信息,将提取的纹理特征向量采用赋权值法融合为一个综合纹理信息波段,然后采用面向对象法将其与光谱特征信息共同参与分类。与最大似然法的提取结果对比表明,考虑了纹理特征的面向对象分类方法能明显提高分类精度,Kappa精度提高了0.12;避免了椒盐现象,分割的地类边界具有更好的语义表达,更贴合地物实际分布特征;建筑用地和林地具有明显的纹理特征,而旱地纹理特征不明显。该方法不仅分出了6个基本地物类型,而且对于林地、建筑用地等类型还能进一步细分。 相似文献
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针对面向对象分类方法进行图像处理时出现大量冗余多边形及其分类结果出现斑点等不足,提出基于纹理特征的分割方法。先对原始图像进行纹理增强、主成分分析、低通滤波和图像分割等预处理,得到原始图像的纹理特征二值图;将二值图作为独立波段与其他波段进行假彩色合成,得到纹理增强图,再对其进行多尺度分割和模糊分类。以南京市浦口区2002年9月SPOT图像为例,分别利用上述两种方法提取图像中的水田信息,基于纹理特征的分割方法克服了面向对象分类方法的不足,并且由于在进行模糊分类时分割出的对象大量减少,一定程度上减小了确定模糊区间的难度,较好地提取出水田信息,提高了图像的分类精度。 相似文献
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基于高空间分辨率遥感影像的湿地信息提取技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
如何利用遥感技术获取高精度的湿地信息是湿地遥感研究中的重要内容之一.基于高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,综合利用遥感数据的光谱信息、纹理特征、拓扑关系等信息进行多尺度分割,通过对对象的目视解译建立隶属度函数,并结合最邻近分类法,获取湿地信息.并以福建省闽江口湿地为例,采用高分辨率的SPOT5影像数据,研究表明：利用面向对象的方法对SPOT5遥感影像进行湿地信息的提取精度达到90.40%,为湿地信息的提取又提供了一个有效的方法. 相似文献
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基于特征基元的高分辨率遥感影像城市空间信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术模式,即先在大尺度上进行粗分割,再进行精细分割,获得特征基元并进行特征表达,通过样本分类和知识推理等实现信息的提取与目标识别。针对城市空间信息的特点,在特征基元提取的基础上,采用马尔可夫随机场纹理分类方法、直方图阈值分割方法、支撑向量机分类方法等完成对城市水体、建筑区、道路和绿化用地的分类提取,构建了一套从高分辨率遥感影像中提取城市空间信息的方法体系。 相似文献
10.
《地理与地理信息科学》2020,(4)
基于2018年的Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像数据,采用面向对象技术获取影像的光谱、几何、纹理、自定义特征和多极化后向散射系数5个种类的90个特征变量,基于随机森林算法进行特征选择,并构建多种特征组合方案,利用随机森林分类器对保护区内的地物进行识别并提取红树林信息。结果表明:多特征耦合优化模式的分类效果最好,总体精度为89.60%,Kappa系数为0.8756,其中,红树林的制图精度与用户精度分别为96.39%、97.56%;识别出的茅尾海红树林面积为19.2km2,占整个研究区的2.67%。该研究揭示了Sentinel-1和Sentinel-2数据在红树林监测中的应用潜力。 相似文献