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基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例 总被引：4，自引：0，他引：4
以中国东北地区完达山以北三江平原(下简称小三江平原)为研究对象,利用2010年多时相HJ-1A卫星和HJ-1B卫星CCD影像作为分类数据源,结合野外调查数据,应用多尺度分割算法,根据影像的丰富信息和物候、时相等特征,采用面向对象的分类方法,进行小三江平原的湿地遥感分类。结果表明,湿地二级分类的总体精度为85.45%,总体Kappa系数为0.81。小三江平原湿地主要分布在低洼地区,总面积为9084.16km2;其中,天然湿地面积为2635.09km2,人工湿地面积为6449.07km2。集中分布的水田是小三江平原最主要的景观类型;天然湿地主要分布在自然保护区、河岸附近和国界周围;其中,草本沼泽面积最大。本研究表明,面向对象的分类方法能够有效利用遥感影像提供的丰富信息,产生较高的分类精度;对于中分辨率遥感影像不同分割尺度的组合使用有利于湿地信息的提取。降雨量较多、较少月份影像的选取和物候规律的利用是提取湿地信息的关键。多时相遥感影像数据的使用,改善了洪泛湿地和森林沼泽的分类效果,尤其是水田边界的划分;同时可以提高湿地分类精度。基于面向对象的遥感方法,利用多时相的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的湿地分布信息,是一种成本较低且行之有效的技术手段。 相似文献
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多源遥感影像红树林信息提取方法比较 总被引：1，自引：0，他引：1
选取2012年2月24日的SPOT 5遥感影像和2013年12月6日的Landsat 8、"高分一号"遥感影像,应用最大似然法、支持向量机和面向对象方法提取红树林信息,并引入F值评价提取效果。研究结果表明,用最大似然法和支持向量机提取红树林信息的精度相似,与影像的特征光谱信息量相关性较强;而对于SPOT 5影像等更高分辨率遥感影像,面向对象方法降低了最大似然法和支持向量机分类的红树林斑块破碎程度,其信息提取精度与影像的空间分辨率正相关。 相似文献
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基于Landsat OLI影像的盐城滨海湿地分类方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《湿地科学》2017,(5)
采用何种方法对滨海湿地信息进行有效提取和分类是值得关注的问题。利用Landsat OLI影像数据,在ENVI 5.1软件平台上,采用监督分类、决策树分类和面向对象方法,对盐城滨海湿地进行了分类研究。研究结果表明,在分类精度和效果上,面向对象方法的分类结果最好,其它依次为决策树分类方法、监督分类方法的分类结果;3种方法对光滩和芦苇(Phragmites australias)滩涂信息的提取效果相对较好,对道路和碱蓬(Suaeda glauca)滩涂信息的提取效果相对较差;面向对象方法能够克服传统基于像元分类方法中的"椒盐效应"问题,并能取得较高的分类精度,该方法适用于利用中分辨率遥感影像的滨海湿地分类研究。 相似文献
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扎龙湿地水体遥感提取过程中云阴影去除方法研究 总被引：2，自引：1，他引：1
以扎龙湿地为研究区,利用空间分辨率高、纹理信息丰富、定位精度高和购买价格相对低廉的ALOS遥感影像,测定了研究区水体等5种典型地物和云阴影的波谱亮度值;根据水体和云阴影的光谱特征,利用阈值法对近红外波段ALOS影像进行阈值处理,将包含云阴影信息的水体信息提取出来;基于ALOS彩色影像,再采用决策树方法自动提取湿地水体信息,同时将云阴影信息去除,并再补充提取因去除云阴影而损失的水体信息;与目视解译结果相比,用本研究方法得到的研究区湿地水体信息精度高于85%。近红外波段阈值法和彩色影像决策树法相结合的方法是一种能有效去除云阴影而高精度获取湿地水体信息的方法。 相似文献
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以淮河流域蚌埠段为研究区,利用2014年3景Landsat 8多光谱数据,采用支持向量机、决策树和面向对象分类方法,对研究区中的河流、湖泊、滩地和库塘(包括水田、水库、坑塘和水渠)进行遥感分类。由于各类型湿地在Landsat 8各波段影像中的光谱特征相似度较高,不利于分类,所以,在利用影像光谱数据的同时,借助于影像数据中的空间信息和温度信息,进行分类。研究结果表明,采用面向对象分类方法提取的河流、湖泊的用户精度较高;采用决策树分类方法提取的滩地、库塘的用户精度较高;采用支持向量机分类方法提取的河流、湖泊、库塘的用户精度较高,但是在河流、湖泊的分类中出现了椒盐现象,在滩地分类中出现了错分;与另两种方法相比,面向对象分类方法提取的河流或狭长湖泊末梢信息更准确。 相似文献
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面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行. 相似文献
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基于面向对象的城市地物信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
20世纪90年代以来,高空间分辨率遥感影像数据的处理已成为遥感领域中的热点与难点。利用具有人的思维特点的面向对象的信息提取技术,对高分辨率遥感影像中的城市用地进行分类,分析和利用高分辨率影像的空间信息、结构信息与光谱特征等,总结了面向对象解译方法的5个步骤,即影像分割、分类方法的选择、地物种类分类,知识库构建、计算机自动分类。分类结果表明：（1）克服了“椒盐现象”;（2）信息提取的总体精度为92.19％,而且各类地物信息的提取精度均有所提高,特别是利用前期分类的拓扑关系有效提取了城市水体与建筑物阴影。 相似文献
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选取陕西省咸阳市三原县作为研究区,利用遥感ENVI软件,对2006年6月SPOT5影像的土地利用信息进行解译。通过对影像中耕地、园地、林地、居住用地、交通用地、水域等地物光谱特征、纹理特征、空间特征等辅助信息与特征进行深入分析,获取了该研究区土地利用信息及其分布特征。结果显示,基于辅助信息的遥感影像信息提取能够弥补单纯依靠像元的分类方法,精度较高,可达86.34%,能够较好的满足用户的要求。 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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基于区域合并影像分割技术的多尺度地表景观分析 总被引：6，自引：1，他引：5
分割是面向对象影像分析的前提,景观空间异质性特征给遥感信息获取提出了多尺度的要求。影像分割的多尺度分析以尺度效应与对象异质性最小原则为前提,描述多尺度效应分析的必要性与可行性。基于区域合并的分割原理与方法,为多尺度影像分析提供理论与技术支持,在两个样区进行多尺度影像分割技术的应用实践,分析基于区域合并的多尺度分割数据的几何丰富度与语义丰富度。 相似文献
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面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取 总被引：9，自引：1，他引：8
依据高分辨率遥感影像的特点,采用面向对象方法提出"自下而上"的多尺度分割方法,即按照由小尺度分割至大尺度分割的顺序,并结合掩膜操作对山东师范大学IKONOS影像进行了建筑物提取试验。结果表明,该方法较传统的"自上而下"的尺度分割方法精度有显著改善,其分类结果形状较为规整,更接近实际地物。 相似文献
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地理遥感信息模型是在地形模型、物理模型、数学模型的基础上提出的一种新型模型。面向对象技术是一种新型的系统建模技术。该文论述面向对象技术应用于地理遥感信息模型建模的可行性 ,以面向对象技术基本理论为指导 ,采用面向对象分析方法 ,将地理事物分类、抽象成具有一定地理意义的独立因子团 (即面向对象模型中的对象和类 )。提出了面向对象的地理遥感信息模型的建模方法、数据结构以及建模优势 相似文献
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基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km2。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。 相似文献
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以洪河国家级自然保护区为研究区,选取了多时相的Sentinel-1B和Sentinel-2A影像为数据源,制定出9种多时相主被动遥感数据组合方案,用于沼泽湿地遥感分类;分别对根据9种方案整合的多维数据集,进行基于尺度继承的多尺度分割,得到面向对象的分割影像,建立与不同方案对应的特征数据集;采用随机森林机器学习算法,对多维特征数据集进行特征优化,并进行参数调优,构建沼泽植物的最优遥感识别模型,实现对沼泽湿地中地物的识别与分类。研究结果表明,采用递归特征消除(recursive feature elimination,RFE)算法的变量优选和采样随机森林的参数调优,可以优化随机森林模型,显著减少数据冗余,整合多时相主被动遥感数据方案九的随机森林模型的最佳参数mtry和ntree分别为4和1500,模型训练精度为93.06%,Kappa系数为0.916,其模型训练精度在所有方案中最高;经过变量优选得到最佳特征变量组合,交叉极化方式的后向散射系数(Mean_VH)对于沼泽分类的重要性比同向极化方式的后向散射系数(Mean_VV)高;光谱特征是遥感图像分类的最主要特征,其中,红光和绿光波段(Mean_R和Mean_G)、多光谱红边波段(Mean_REG1和Mean_REG2)、近红外波段1(Mean_NIR1)、红边植被指数(CIgreen和CIreg)都对分类具有较高的重要性;纹理特征熵(GLCM_Entro、GLCM_Ent2)和位置特征像元坐标(X_Min_Pxl和Y_Max_Pxl)对沼泽湿地分类也起到重要作用,相对于其它特征,形状特征对分类的贡献性较小;利用方案九的数据得到的分类结果的总体分类精度为94.42%,主被动遥感数据的特征变量和不同时相的特征变量都对分类做出重要贡献,其中,6月的多光谱特征变量的贡献大于9月的变量;9月的SAR特征变量的贡献大于6月的变量;对分类贡献最大的9月的特征变量为多光谱红边波段2(Mean_REG2),对分类贡献最大的6月的特征变量为绿光波段(Mean_G);融合多时相主被动遥感数据源,可以将不同数据源、不同时相对分类具有较大贡献的特征变量集合在一起,充分利用光谱信息和雷达数据反映的结构信息,构建多维度最佳特征变量组合方案,有效提高沼泽湿地分类精度。 相似文献