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《国土资源遥感》2021,(3)
针对无人机获取的高分辨率遥感图像分类需求,提出一种K-means聚类引导的阈值分类方法。首先计算出无人机遥感图像数据集的Average Silhouette值,作为K-means的最优聚类数目;然后对原始图像进行Kmeans聚类初分割,对初分割结果中的非目标区域进行手工剔除;再对处理之后的新对象进行阈值分割和图像优化,完成对象的提取;最后对所有处理得到的地物标签进行合并,实现遥感图像的识别与分类。基于MATLAB/GUI平台,对提出的分类方法处理步骤进行集成,开发了无人机遥感图像分类处理系统,可对无人机遥感图像进行快速处理,实现半自动解译。对分类结果进行精度验证,其总体精度为91.09%,Kappa系数为0.88,表明该方法用于无人机遥感图像分类处理,能够实现地物的精确分类与信息提取。 相似文献
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面向对象的遥感影像模糊分类方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。本文采用面向对象的影像分类方法，考虑了对象的不同特征值，例如光谱值，形状和纹理，结合上下文关系和语义的信息，这种分类技术不仅能够使用影像属性，而且能够利用不同影像对象之间的空间关系。在对诸多对象进行分类后，再进行精度分析。在此研究提出了一种面向对象的方法结合模糊理论把许多的对象块分成不同的类别。这一过程主要有两个步骤：第一个步骤是分割。图像分割将整个图像分割成若干个对象，在这个过程中，分割尺度的选择会影响到后续的分类结果和精度。第二个步骤是分类。在这个步骤中，特征值的选择和隶属度函数的选择都对分类结果有着至关重要的影响。 相似文献
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面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取 总被引：3，自引：0，他引：3
选取面向对象的方法,对无人机影像进行土地利用信息提取.通过对获取的原始无人机影像进行预处理,选取合适的分割参数对实验区进行多尺度分割,找出不同地物最优分割尺度,建立多尺度分割分类的层次结构体系,然后依据地物分类特征差异,在各自最优分割尺度层建立地物特征提取规则,实现土地利用信息的提取.研究结果表明,针对无人机高分辨率影像,运用面向对象的多尺度分割影像信息提取技术,可充分利用影像中包含的纹理、形状、大小及其相互空间信息,快速、准确地进行土地利用信息提取. 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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利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像中地物的复杂性和多变性带来的地物提取难点,提出了一种基于多层次规则的面向对象的典型地物提取方法。改进了基于区域增长的影像分割方法,利用小区域内的全局最优策略进行初始增长,避开了种子点的选择。利用影像分割得到的影像对象作为地物提取的基元,针对影像上典型地物选择提取特征,利用多层次的提取规则进行地物提取,总的提取精度达到87.1%。 相似文献
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面向对象的多尺度水体信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
以安徽省阜阳市阜南县东南部为研究区,利用LandsatTM数据,基于面向对象的多尺度分类方法,选取合适的分割尺度创建分类对象;通过分析研究区各种地物复杂的光谱响应特征,建立水体信息提取的知识规则集,对研究区水体进行提取研究。研究表明,与传统的利用单波段和NDWI等方法所提取的水体相比,规则推理法在提取水体时可以消除一些影像上其他干扰信息的影响,取得较好的提取效果和精度。除此之外,该方法简单易行,水体提取的规则集对于用户来说是透明的,易于理解。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(3)
结合高光谱影像地物光谱特征与高空间分辨率影像分割获得的目标对象进行地物分类。首先,对Hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正后,得到研究所用的155个波段;其次,利用地物光谱曲线的特征点确定适合地物识别的光谱分辨率,进行Hyperion影像降维,生成降维后所需的21个宽波段;然后,对IKONOS影像采用小波融合,利用多分辨率分割技术生成高空间分辨率影像目标对象;最后,基于层次分析法对分割后生成的目标对象进行分类,采用模糊隶属函数利用植被红边效应、水体在近红外波段吸收特征进行第1层次分类,再取距离值最大的前10个Hyperion影像波段作为标准最邻近分类的特征波段,完成第2层次分类。分类结果表明,研究区共分出9种地物类型,分类效果明显优于最大似然法分类与光谱角填图法。 相似文献
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面向对象规则和支持向量机的天宫一号高光谱影像分类 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的高光谱分类方法通常基于单一像元的光谱或纹理特征,很少考虑地物空间结构信息与空间相关特征.本文将面向对象规则与基于像元的分类进行融合,利用对象的空间结构特征和光谱特征进行混合分类,旨在克服像元层次分类的不足.本文尝试性的提出了两种混合分类方法:(1)基于分形网络演化的多尺度分割支持向量机分类(2)基于多层分水岭分割的SVM分类,并将这两种方法应用到天宫一号高光谱数据上.结果表明:基于面向对象规则的混合分类方法有效地提高了分类精度,不仅能够改善同谱异物现象,而且解决分类结果中地物破碎的问题. 相似文献
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重点论述了空间信息遥感图像识别分类中背景参数的应用，包括图像信息的地学、生态特性与其制图对象、尺度的分析拟定；地物识别分类最佳时相图像的物侯历的研究；遥感图像识别分类中波段优化组合分析以及地物识别的目标背景因素的辅助应用。该类背景参数与区域参数的应用研究一样，对空间图像数字识别分类的精度的根本改进与提高，具有重要的作用。 相似文献
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基于SPOT-5图像的城市水体自动提取模型研究 总被引：6，自引：3，他引：6
以南京市主城区为对象,研究基于SPOT-5图像的城市地区水体信息的提取方法.分析表明,对SPOT-5的SWIR波段进行简单的阈值处理,可以清晰地将水体与阴影提取出来.在分析水体和阴影光谱特征和空间特征（形状指数等）的基础上,建立了基于SPOT-5图像的城市地区水体的自动提取决策树模型.精度验证表明,该模型的水体提取精度较监督分类的提取精度提高2.5%,尤其在具有许多建筑物阴影的局部区域,本模型的水体提取精度提高11.6%.此外,本模型还具有很好的移植性,只是在阈值大小的确定上会有部分差异. 相似文献
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近年来,由于区域人口的增加和社会经济的快速发展,西安市的土地利用类型发生了明显变化。土地利用分类可为生态系统模型、水资源模型和气候模型等提供重要信息,遥感技术为土地利用分类提供了有效的工具。本文以西安市2016年Landsat-8卫星的OLI多光谱数据为基础资料,参考国家土地利用分类标准和西安市土地利用现状,将西安市的土地类型分为建设用地、裸地、水体、草地、耕地、林地6类,采用监督分类中常用的最大似然分类法和决策树分类方法对研究数据进行解译,利用总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类精度加以评价,并结合实际用地情况对分类结果进行了总结分析。 相似文献
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ADS80影像具有红、绿、蓝、近红外等多波段影像信息。本文以ADS80影像为数据源,采用面向对象的分类方法对遥感影像进行自动提取分类研究。研究表明,采用ADS80影像与面向对象分类相结合的方法,可充分发掘影像中的形状、纹理、结构等几何特征信息,显著提高影像的分割精度,使分类后的影像具有更丰富而准确的信息,在地理国情普查及监测中具有较高的应用价值。 相似文献
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海岸带作为海洋、陆地和大气共同作用的地带，其地物混杂度大，变化频繁，单纯利用光谱特征分类难以取得理想的精度。
但海岸带地物滨临水体，而水体与地物存在巨大光谱差异，易于识别。据此，本文尝试提出一种简单的加入空间关系的遥感图像分类
方法，即，先准确识别出海水类，然后统计非海水类的每一个像元到最近海水的空间距离。由于不同的海岸带地类距离海水的空间距
离有其自身的特点，因此，利用这一距离信息辅助分类能提高分类精度，尤其是针对那些光谱特征相近而距离相差较大的地类。 相似文献
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针对GF-2卫星影像数据的特点,利用单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数(NDWI)阈值法、单波段阈值法与阴影水体指数(SWI)相结合的决策树法对刘家峡地区的水体信息进行了提取,同时提出一种单波段阈值法与增强阴影水体指数(ESWI)相结合的决策树分类法,并对以上几种水体提取的效果进行比较分析,发现单波段阈值法与ESWI相结合的决策树分类法能够有效地消除绝大部分阴影的影响,且提取效果较SWI的效果要好,NDWI与多波段算法提取效果次之,单波段阈值法提取效果较差. 相似文献
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史磊 《测绘与空间地理信息》2012,(7):156-159,163
以辽阳地区为试验区,采用ETM多波段和SPOT全色遥感影像为主要信息源。利用遥感图像处理软件ERDAS对影像进行几何配准、图像增强等一系列处理。利用HIS变换和主成分分析法进行影像融合试验,对比分析融合结果,融合后影像同时具有多光谱和高分辨率的特性,提高了影像解译度。参考国家分类标准,选取农村、水体、旱地、林地、菜地、城市和水田七大类进行分类试验。采用监督分类的方法对主成分变换融合后的影像进行土地利用分类。最后,在ArcGIS软件中进行矢量化处理,制作土地利用分类图。使用该方法制作的辽阳地区土地利用分类图,可以满足一般用户对土地利用分类图的要求。 相似文献