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  

何少林  徐京华  张帅毅 《国土资源遥感》2013,25(2)

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   

一种面向对象的高分辨率遥感影像信息提取方法     

胡金梅  董张玉  杨学志 《地理空间信息》2021,19(9):10-13,18

针对传统面向对象分类方法的不足,根据研究对象特征构建了一种改进的面向对象的高分辨率遥感影像信息提取分类方法.首先利用SLIC超像素算法对影像进行分割,并提取分割后影像的纹理、光谱和形状特征;再利用SVM分类器提取影像信息,区分相似性较高的耕地和道路;然后利用随机森林算法提取水体和人工表面;最后对不同地物信息的提取结果进行拼接,实现土地利用分类.结果表明,与传统的面向对象分类方法相比,该方法的分类精度更高.  相似文献   

一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法   总被引：2，自引：0，他引：2  

李成范  尹京苑  赵俊娟 《测绘科学》2011,36(5):112-114,120

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...  相似文献   

基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例   总被引：11，自引：0，他引：11  

苏伟  李京  陈云浩  张锦水  胡德勇  刘翠敏 《遥感学报》2007,11(4):521-530

城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率QuickBird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利用多尺度、多变量影像分割的面向对象的分类技术对马来西亚基隆坡市城市中心区的土地覆被分类研究。针对特定地物选择合适的影像分割特征和分割尺度、按照合理的提取顺序逐步进行城市土地覆被信息提取。在建筑物的提取过程中构建了归一化数字表面模型nDSM,使用成员函数将建筑物信息提取出来。精度评价结果表明,利用该方法得到了理想的城市土地覆被分类结果,其分类总精度从常规面向对象分类方法的83.04%上升到88.52%,其中建筑物生产精度从60.27%增加到93.91%。  相似文献   

基于高分辨率遥感影像的建筑物快速提取     

何成斌 《测绘标准化》2018,(2)

建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市问题研究中的重要研究对象。介绍一种基于高分辨率遥感影像面向对象的建筑物快速提取技术,利用对影像多尺度逐级分割分层的方法来提取地物目标,并对遥感影像进行分类,从而提取建筑物信息。通过试验验证,该方法能较完整地提取整个试验区的建筑物,利用性高,具有一定的推广意义。  相似文献   

基于分类与形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

刘正军  张继贤  孟亚宾  梁欣廉  孙晓霞 《测绘科学》2007,32(3):38-39,46

本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利用Hough变换提取直线边缘轮廓线,并以此为基础进行轮廓拟合和制图综合,从而得到规则的、方形组合的建筑物形状信息。  相似文献   

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  

闫利  赵展  聂倩  姚尧 《武汉大学学报(信息科学版)》2012,37(6):636-639

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   

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  

朱红春  蔡丽杰  刘海英  江涛 《测绘科学》2015,40(3):71-75

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   

融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类   总被引：2，自引：0，他引：2  

聂倩  七珂珂  赵艳福 《测绘通报》2021,(6):44-49

针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类（SLIC）算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法（FNEA）进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。  相似文献   

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  

李朝奎  方文  董小姣 《测绘通报》2015,(9):9

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