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基于多尺度分割的煤矿区典型地物遥感信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
根据煤矿区典型地物类型的特点,研究遥感影像信息提取时面向对象分类方法的最优分割尺度问题。试验结果表明:在适于不同地物提取的最优分割尺度下,充分利用煤矿区影像对象的光谱、形状、纹理以及类间相关等特征,并综合应用隶属函数法和最邻近分类法,能有效地提取出煤矿区地物信息,与最大似然分类法相比,能够较好地消除"椒盐现象",其总体分类精度可提高26.2%。 相似文献
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张景景 《测绘与空间地理信息》2018,(4):146-150
高分辨率遥感卫星影像是获取地物精细类别的重要数据源,快速准确地获取土地利用和土地覆盖分类信息可为土地利用规划、土地管理等提供重要的数据支撑和决策依据。本文开展了高分辨率影像面向对象分类研究,首先,利用多尺度分割方法对高分辨率影像进行分割,基于分割对象,选取不同地物类别样本并计算光谱特征、纹理特征、几何特征。然后,针对特征冗余问题,利用最大相关最小冗余算法选择优先级较高特征,在此基础上结合遗传算法对特征集进行适当扩充(m GA)。在面向对象分类过程中,通过利用遗传算法对支持向量机模型进行快速参数寻优,并在此基础上对分割对象进行分类。最终地物总体精度达到85.93%,Kappa系数为0.828 2。并将分类结果与最近邻分类和随机森林分类结果进行了比较,地物分类精度提高了4.05%和6.81%。实验结果表明:基于m GA特征优化及SVM参数选择进行改进的面向对象的分类方法是有效的。 相似文献
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面向对象分类方法能够解决基于像素分类方法带来的"椒盐噪声"缺点,并能利用分割单元构建对象特征空间,从而提高分类精度。常规的面向对象分类通常会设定经验或最优分割参数,在此基础上进行面向对象遥感影像分类。然而,不同地物具有不同最优分割参数,这样会导致地物分类精度不佳。因此,采用分割参数分级化思想,使用大、中、小尺度进行分阶段分割,首先对水域和浓密植被进行分类,然后再对其他地物进行细分,能够有效提高分类精度。通过对南京市Landsat-8卫星的OLI影像进行实验,试验证明,本方法在精度和分类效率上具有一定优势,在实际工作中可以提供借鉴。 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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《国土资源遥感》2021,(1)
为了快速准确获取煤炭矿区的地物信息,以达到辅助安排和部署矿区安全生产工作的目的,采用无人机低空遥感拍摄的方式获取了矿区内的高清影像数据,并提出一种基于面向对象和深度学习的矿区无人机影像地物提取方法。首先利用面向对象的分类方法配合人工校正,制作用于深度学习语义分割的标签,再采用FCN-32s,FCN-8s和U-Net 3种深度学习语义分割模型提取图像特征,训练出3种不同的分类模型,并基于此提出多数投票和打分算法2种集成模型改进地物提取精度。实验结果表明,面向对象结合深度学习方法的地物提取准确率、Kappa系数较传统面向对象方法均有明显提升。其中打分集成模型识别效果最好,在测试集上的整体准确率为94.55%,高出面向对象方法 5.96百分点; Kappa系数为0.819 1。 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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高分辨率影像的广泛应用推进面向对象影像分析(OBIA)的发展,而分割作为面向对象分类的关键步骤,其尺度的选择直接关系到地物信息的提取。空间尺度是地物的固有属性,在合适的分割尺度下可以更好地挖掘地物信息。本文结合最大面积法和分割质量评价模型对张山营镇影像进行分割实验,先通过分析对象最大面积初步得到最优尺度范围,后结合分割质量评价模型以确定最优分割尺度层次。在此基础上,综合样本提取的光谱、纹理等特征进行规则训练,最终完成面向对象的土地覆被分类研究。结果显示:基于多层次最优尺度的规则分类方法获得更好的分类结果,其总体精度为88.8%,Kappa系数为0.861,而基于单一尺度的最邻近法总体精度81.4%,Kappa系数0.773,基于单一尺度的规则分类法总体精度为83.2%,Kappa系数为0.85。 相似文献
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针对面向对象分类中的分割尺度问题,本文以国产高分一号卫星(GF-1)、高分二号卫星(GF-2)影像为数据源,选取沈阳市两处城区影像作为实验数据,以典型城市地物为分割对象,选择分割质量函数法、均值方差法、RMAS指数法进行尺度分割,并利用欧几里得2指数(ED2)评价其最优尺度,从而确定不同影像不同地物对应的最优尺度分割方法与尺度。 相似文献
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《国土资源遥感》2020,(2)
机械性破损面容易引发水土流失、次生地质灾害等生态环境问题,但目前还缺乏其基于遥感影像的有效提取方法。选择机械性破损面分布密集的云南省螳螂川流域为研究对象,基于高分二号(GF-2)遥感影像,探讨其基于纹理特征辅助的面向对象提取方法。根据7类地物特征建立地物分类规则,在最优尺度分割的基础上,基于光谱特征的决策树A和基于"光谱+纹理"特征的决策树B进行面向对象的分类。经过精度评价分析得出,相对于传统的监督分类法和仅基于光谱的面向对象分类法,基于"光谱+纹理"特征的决策树B分类方法使Kappa系数和总精度分别提高至0. 82和86. 25%,有效地提高了机械性破损面的提取精度。 相似文献
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面向对象的影像分析技术在高分辨率影像地物信息的提取中有着重要应用.利用Sentinel-2高分辨率多光谱影像数据,以合肥市包河区作为研究区域,应用多尺度分割技术将影像分割成对象,并对特征空间进行选择和优化,基于面向对象分类方法提取出研究区域最近邻的六种典型地物,分类结果与面向像元的最大似然分类、支持向量机、神经网络的结果进行比较.结果表明:利用面向对象方法进行土地利用分类的总体精度88.90％,Kappa系数为0.8579,优于三种传统的监督分类方法.证明了面向对象的影像分析技术在土地利用分类中的实用性. 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集（WashingtonD.C.数据）验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。 相似文献
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资源一号02C卫星是我国自主研发的高分辨率卫星。利用面向对象的信息提取技术,开展基于资源一号02C高分辨率数据的林区植被分类,具体分为三个步骤:1)对影像进行多尺度分割,获取最优尺度;2)根据各类地物特点及相互间关系,建立地物类型层次;3)结合光谱、纹理、形状多种对象特征,进行地物分类。以广西猫儿山自然保护区为例,根据区内地物特点,将地物分为针叶林、阔叶林、竹林、灌丛、耕地、非植被、阴影等7种类型,经检验表明该方法总体分类精度达到82.24%,kappa系数为0.77,优于面向对象的最邻近法和基于像元的最大似然分类。 相似文献
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根据不同地物类型在遥感影像上的光谱、纹理、几何和位置响应特征的差异性,可以对地物进行分类。本文采用面向对象的方法,基于影像上地物类型的纹理和光谱等特征,利用ENVI EX面向对象特征提取模块对试验路域SPOT5影像进行地物分类,从而定量动态分析地物类型变化情况;并通过提取NDVI对植被覆盖度进行了分级统计分析。结果表明,定量分析成果与野外调研实验结果相吻合,可以用来评价实地植被覆盖度及地物分类变化情况,进而评价公路路域植被环境,为公路的可持续发展提供基础支持。 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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面向对象的遥感分类方法是影像分辨率越来越高的背景下的产物。本文以某特高压输电线路工程为研究对象,选取宁夏、陕西、山西、河南、安徽境内五个典型地区样本,通过影像特征分析、多尺度分割和地物分类建立了水体、建筑、林地、道路等四种典型地物的分类规则集,并对工程全线进行信息提取和精度分析。结果表明:利用面向对象的方法提取高分辨率航空影像地表信息能够为输电线路智能选线快速提供基础地理空间数据。 相似文献