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近年来红树林群落中物种结构简单、功能退化等环境问题日趋严重,为了及时准确掌握红树林群落的物种空间格局与分布,本文首先基于深圳福田红树林自然保护区无人机高光谱影像,利用归一化差值植被指数和归一化潮间红树林指数提取植被区域;然后在植被区域根据最佳指数法选取信息量大、波段相关性小的波段组合,分别采用基于像素支持向量机分类方法和面向对象影像分类方法对红树林物种进行分类。试验结果表明,基于像素支持向量机分类方法的总体精度为81.03%;利用面向对象影像分类方法的总体精度为85.58%。面向对象影像分类方法能有效去除椒盐噪声,充分利用对象光谱、形状及纹理信息,提供更准确的红树林分布信息。 相似文献
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高分辨率多光谱影像城区建筑物提取研究 总被引：4，自引：2，他引：2
城区高空间分辨率遥感数据由于存在大量同物异谱和异物同谱现象,应用传统的基于像元光谱分类的方法进行建筑物分类提取难以取得满意的效果。本文发展了一种从高分辨率Ikonos卫星影像上基于知识规则的面向对象分类提取城区建筑物方法,包括如下步骤：(1)融合1m全色和4m多光谱波段影像,生成1m分辨率的多光谱融合影像;（2）分割融合影像;（3）执行基于对象光谱的最近邻监督分类;（4）应用模糊逻辑分类器结合光谱、空间、纹理和上下文特征等知识规则进行建筑物分类。精度统计结果表明,本文提出的分类方法提取城区建筑物取得了93%的精度。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(8)
针对传统纹理提取窗口尺度固定,而且影像提取还会受到影像噪声、同物异谱或异物同谱等因素影响的问题,本文提出了一种融合多波段信息的自适应窗口算法。首先,利用多波段信息改进边缘检测算法,再基于边缘检测结果,选择最佳窗口尺度;其次,运用自适应窗口算法和固定尺度窗口算法分别提取影像纹理特征,并结合影像光谱特征进行支持向量机分类,对比分类结果,光谱特征结合自适应窗口纹理的分类精度优于结合固定尺度窗口纹理。表明自适应窗口算法提取纹理特征比固定尺度窗口算法更具优势,融合多波段信息的自适应窗口算法是有效的。 相似文献
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在油气资源遥感探测中，通过烃渗漏引起的海表面甲烷气浓度异常来探测海底气藏是最直接的方法之一。为了更好地识别海表甲烷异常，提高遥感反演精度，对海表甲烷气含量进行定量光谱分析研究。设计室内甲烷波谱测试平台，获取海水背景下不同含量甲烷高光谱数据为数据，对光谱数据预处理及进行比值导数光谱法，并提取光谱吸收特征参数，对甲烷含量与光谱参数之间进行相关性分析，构建甲烷含量的反演模型。比值导数光谱法确实抑制了海水背景信息，突出了甲烷特征。1650—1664 nm和2180—2210 nm波段范围的光谱参数与甲烷含量相关性显著；其中，波谷、波深、面积、斜率与甲烷含量显著相关。基于2180—2210 nm波段范围建立的波谷、波深、面积、斜率四元回归方程y=-14.356 - 5931.796x1 - 4325.081x2+241.481x3+7531.973x4拟合效果最好，R2为0.9817；且在此波段范围内基于波深建立的单变量甲烷反演模型y = 2047.571x - 9.758，R2为0.9741，比基于其他变量所建立的反演模型效果要好。成功获取了和海水背景下甲烷含量线性相关显著的对应波段和吸收特征，可为利用多/高光谱遥感预测勘探海表面甲烷气浓度提供一定的理论和技术依据。 相似文献
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针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。 相似文献
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为充分利用高光谱影像"图谱合一"的特性,提出了一种联合局部二值模式的高光谱影像空-谱分类方法。该方法通过局部二值模式从降维影像中提取空间纹理特征,以线性加权求和核为多核组合方式,与原始光谱特征结合构造混合核极限学习机模型,实现影像的地物分类。为了验证该方法的有效性,利用Indiana和Pavia U两组高光谱影像数据进行实验,总体分类精度分别达到99.23%和94.95%。结果表明该方法分类效果优于纯光谱分类、纯局部二值模式空间分类、GLCM空-谱分类以及3Gabor空-谱分类方法,有效地改善了高光谱影像分类结果,获得更加平滑的分类结果图。 相似文献
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针对水库地区开展的高分辨率影像地物信息提取研究少而需求大以及面向对象的影像分割尺度选择难问题,基于SPOT7高分辨率卫星影像数据,选取广东省湛江市鹤地水库作为研究区域,提出一种针对高分辨率影像的最优分割尺度选择以及针对水库地区的典型地物模糊分类规则构建方法,成功实现水体、植被、裸土、建成区的快速准确提取。结果表明:通过引入局部方差变量和Moran’I指数并结合最小风险贝叶斯决策原则能直观、准确、唯一地识别最佳空间分割尺度;通过分析光谱和纹理特征发现,水体和植被的光谱特征显著,建成区的纹理特征表现突出,而裸土单靠光谱特征不足以辨识,需要纹理特征的辅助;针对典型地物构建的模糊规则分类效果整体良好,总体精度达到了90.8%,Kappa系数为0.884。本研究有助于水库管理部门、国土资源调查部门快速、动态地把握库区的整体用地情况。 相似文献
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非球形冰晶的毫米波k-Ze关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对毫米波雷达处理数据的实际需要,应用离散偶极子近似法DDA,获得了非球形冰晶的后向散射及衰减截面并进行了参数化,并主要基于细化的冰云模型,假设冰晶粒子谱为Γ分布,通过模拟取样各1330次（代表1330种粒子分布）,分别计算得到了W波段（94 GHz）与Ka波段（35 GHz）毫米波雷达探测的冰云衰减系数k及雷达反射率因子Ze,而且利用数值模拟的方法,建立了k-Ze关系的具体表达式。计算表明,非球形和非瑞利散射对W波段毫米波雷达衰减的影响较大,而且在同样滴谱分布条件下,W波段毫米波雷达的衰减比Ka波段毫米波雷达的大几倍,此外细化的冰云模型对k-Ze关系具有影响。本研究对中纬度非降水性冰云的毫米波雷达的衰减订正具有参考价值,并对中国的毫米波雷达应用具有借鉴作用。 相似文献
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氮素是植被整个生命周期的必要元素,红树林冠层氮素含量（CNC）遥感估算对红树林健康监测具有重要意义。以广东湛江高桥红树林保护区为研究区,本文旨在基于Sentinel-2影像超分辨率重建技术进行红树林CNC估算和空间制图。研究首先基于三次卷积重采样、Sen2Res和SupReMe算法实现Sentinel-2影像从20 m分辨率到10 m的重建;然后以重建后的影像和原始20 m影像为数据源构建40个相关植被指数,采用递归特征消除法（SVM-RFE）确定CNC估算的最优变量组合,进而构建CNC反演的核岭回归（KRR）模型;最后选取最优模型实现CNC制图。研究结果表明：基于Sen2Res和SupReMe超分辨率算法的重建影像不仅与原始影像具有很高的光谱一致性,且明显提高了影像的清晰度和空间细节。红树林CNC反演波段主要集中在红（B4）、红边（B5）、近红外波段（B8a）以及短波红外波段（B11和B12）,与“红边波段”相关的植被指数（RSSI和TCARIre1/OSAVI）也是红树林CNC反演的有效变量。基于3种方法重建后10 m的影像构建的模型反演精度（R2val>0.579）均优于原始20 m的影像（R2val=0.504）;基于Sen2Res算法重建影像构建的反演模型拟合精度（R2val=0.630,RMSE_val=5.133,RE_val=0.179）与基于三次卷积重采样重建影像的模型拟合精度（R2val=0.640,RMSE_val=5.064,RE_val=0.179）基本相当,前者模型验证精度（R2cv=0.497,RMSE_cv=5.985,RE_cv=0.214）较高且模型变量选择数量最为合理。综合重建影像光谱细节及模型精度,基于Sen2Res算法重建的Sentinel-2影像在红树林CNC估算中具有良好的应用潜力,能为区域尺度红树林冠层健康状况的精细监测提供有效的方法借鉴和数据支撑。 相似文献
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WorldView-3卫星在8个可见光-近红外(VNIR)波段的基础上,新增了8个短波红外(SWIR)波段,大大提高了对地物信息的提取能力。利用随机森林分类方法分别对可见光-近红外8个波段影像和可见光-近红外-短波红外16个波段的影像进行实验验证;采用基于多尺度分割技术的面向对象方法对合理的特征空间进行实验与挑选。结果表明,引入SWIR波段后分类性能总体精度提升了3.78%,人工地物制图精度提升了5.65%,自然地物制图精度提升了2.88%;且允许识别特定类别(村镇中的红色低矮砖瓦房居民区),能保持地物较为完整的形状信息,可提高多光谱遥感影像的分类精度。 相似文献
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知识的综合发现:理论、概念及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了知识的综合发现思想，重点以空间对象关联中的相邻关系与空间特征属性为知识综合发现的研究对象，对相关问题进行了讨论，并提出了一个高效的知识综合发现算法。实例结果表明，本算法是高效的，发现的知识是有效、可理解的。 相似文献
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志愿者地理信息近年已得到广泛应用,鉴于有些来源数据可能缺少比例尺说明,因此对矢量空间数据比例尺的估算十分必要。本文提出了一种通过计算和统计矢量空间数据的空间粒度,估算矢量空间数据比例尺的方法。首先,以道路要素为例选取多种空间粒度,包括单类别道路空间数据的最短直线段长度和弯曲的最小面积等,并通过线性插值方法拟合空间数据比例尺估算函数;其次,以北京市1∶25万、1∶100万、1∶400万比例尺道路矢量空间数据作为试验样本数据,详细阐述了基于空间粒度估算比例尺的过程;然后,统计了不同类型空间粒度的数量分布,基于开方根规律量化了比例尺与空间粒度单元数量之间的对应关系;最后,试验验证了该方法的可行性和有效性,有利于多尺度多源数据的融合和应用。 相似文献
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空间前方交会是摄影测量学重要的概念,通过空间前方交会可以确定待定点的物方空间坐标。在空间几何解析的基础上[1],根据摄站点、影像点、物方控制点坐标的空间几何关系计算像控点的空间坐标,然后求解待定点的像点空间坐标,从而在物方空间坐标系中进行空间后方交会计算。该方法表达形式直观,便捷实用,并通过实例验证该算法的有效性和正确性。 相似文献
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Recent technical advances in remote sensing data capture and spatial resolution lead to a widening gap between increasing data availability on the one hand and insufficient methodology for semi-automated image data processing and interpretation on the other hand. At the interface of GIS and remote sensing, object-based image analysis methodologies are one possible approach to close this gap. With this, methods from either side are integrated to use both the capabilities of information extraction from image data and the power to perform spatial analysis on derived polygon data. However, dealing with image objects from various sources and in different scales implies combining data with inconsistent boundaries. A landscape interpretation support tool (LIST) is introduced which seeks to investigate and quantify spatial relationships among image objects stemming from different sources by using the concept of spatial coincidence. Moreover, considering different categories of object fate, LIST enables a change categorization for each polygon of a time series of classifications. The application of LIST is illustrated by two case-studies, using Landsat TM and ETM as well as CIR aerial photographs: the first showing how the tool is used to perform object quantification and change analysis; the latter demonstrating how superior aggregation capabilities of the human brain can be combined with the fine spatial segmentation and classification. Possible fields of application are identified and limitations of the approach are discussed. 相似文献
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Spatial object and spatial relationship are two basic concepts of GIS.Spatial object is the digital representation of geographical entity or phenomenon,which forms the basis for data management and analysis;spatial relationship is theconnexion between spatial objects when geometric properties are considered.Thecommonly used classification of spatial objects as points,lines and areas is mathe-matically strict,and suitable for data management,but a bit too generalized forrepresenting real entities and extracting spatial relationships.A good classificationmodel should not only be good for representing real entities,but also good for re-vealing spatial relationships,therefore good for formalizing spatial analyses. 相似文献
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一种简单加入空间关系的实用图像分类方法 总被引：10，自引：0，他引：10
遥感图像分类是遥感图像处理的一项基本内容，也是遥感应用中关键的一步。为了提高分类的精度，一方面是对光谱信息的合理利用；另一方面，可以加入新的信息源，即进行多源数据处理，并加入地学知识，尤其是对空间信息的利用是至关重要的。但是由于地学知识的复杂性及空间信息利用的难度以及数据源的限制，尚无公认的实用方法。该文提出了一种简单加入空间关系的分类方法，在没有其它数据源的情况下，利用空间关系特性，在分类中构造两个空间关系波段，实现空间约束，部分消除仅依赖光谱数据分类而引起的同物异谱和同谱异物造成的分类错误。简单实用，同时也验证了空间关系在分类中的重要性。 相似文献
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克服双重约束的面目标位置聚类方法 总被引：1，自引：1，他引：0
面目标的聚集模式识别是空间聚类研究的重要方向之一,但因多边形几何信息和空间障碍阻隔的双重约束,目标的位置相似性难以快速而准确地计算。扩展点目标多尺度聚类方法,通过构建面目标的强度函数计算目标与邻近目标的位置聚集程度,提出了有效作用于双重约束下的面目标位置聚类法,并以判断相邻尺度下同一面目标类的强度函数阈值相等作为算法的收敛条件。经试验分析与比较发现,算法无须自定义参数,能够识别密度不均、任意形状分布,以及"桥"链接的面目标集群,同时能够准确判断障碍约束对面目标簇的阻隔和划分。 相似文献