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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
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
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利用面向对象的分类方法从IKONOS全色影像中提取河流和道路 总被引：24，自引：0，他引：24
传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困难。本研究利用面向对象的影像分析方法对IKONOS全色影像进行了河流与道路的分类,包括利用影像对象的光谱特征的初次分类和利用子目标对象的线特征的二次分类两个过程;其中初次分类由于仅依据光谱信息,不能很好地将河流或道路与其他光谱特征相似的地物区分开,而通过引入子目标的形状特征进行二次分类,就可以准确地将河流与道路提取出来。试验结果表明,面向对象的分类方法能够满足高分辨率或纹理影像的分类需要,具有很大的应用潜力。 相似文献
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面向对象分类提取高分辨率多光谱影像建筑物 总被引：1，自引：0，他引：1
初步测试利用基于知识规则的面向对象分类方法从高分辨率Ikonos卫星影像上提取建筑物,包括:融合1 m全色和4 m多光谱波段影像,生成1 m分辨率的多光谱融合影像;分割融合影像;利用影像对象的光谱和空间特征执行基于对象的分类。面向对象分类提取结果与传统的基于像元最大似然分类结果进行对比,表明面向对象分类方法更适用于提取高分辨率遥感影像中的建筑物。 相似文献
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基于高分辨率影像的城市绿地提取 总被引：1，自引：0，他引：1
为了充分发挥高分辨率影像优势,满足园林城市建设对城市绿地覆盖统计的高效、高精度需求,采用面向对象分类技术,利用某市城区部分高分辨率影像数据进行城区绿地覆盖提取实验,基于ENVI面向对象特征提取模块对该区域进行分割、规则定义、分类、矢量结果输出等。实验表明,基于面向对象技术对城区高分辨率影像进行绿地覆盖提取效果较好。 相似文献
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道路作为重要的基础设施,其信息的快速提取对于地面空间数据库的更新具有重要的理论与现实意义。本文将面向对象的思想引入影像道路分析提取中,按照局部区域与相邻区域的"异质"特征对高分辨率影像进行多尺度分割,产生"同质"像素集,得到最优尺度参数;然后通过探究最优特征组合及最邻近分类提取,面向对象道路提取用户精度可以达到96.5%。通过多次实验对比分析,旨在探索基于面向对象算法道路信息提取的最佳方法。 相似文献
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粗糙集高分辨率遥感影像面向对象分类 总被引：2，自引：0，他引：2
面向对象的高分辨率遥感影像分类已受到研究者们的广泛关注。本文提出一种基于粗糙集理论的面向对象分类方法以区分高分辨率遥感影像上的不同地物。首先,利用基于相位一致梯度与前景标记的分水岭变换进行影像分割,提取图像斑块;然后,利用Gabor小波提取斑块的纹理特征,进而根据粗糙集理论提取纹理分类规则;最后,在对象光谱特征的初步分类结果,根据纹理分类规则得到最终结果基础上。依据粗糙集理论只能处理离散属性数据,本文重点提出一种适用于面向对象分类的连续区间属性离散化方法。实验表明本文方法可取得较好分类结果与较高分类精度。 相似文献
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建筑物是城市的重要标志之一,综合利用LiDAR数据和高分辨率遥感影像可以充分发挥不同数据源中提取建筑物的优势。本文基于面向对象分类理论,利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感影像,在多尺度分割的基础上对实验区分类并提取建筑物,进而对提取结果进行精度评价。实验表明,将LiDAR数据与高分辨率影像数据结合能够很好地提取建筑物,建筑物提取精度达89.28%。 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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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(10)
针对现有机器学习方法在高分辨率遥感影像建筑物识别等领域需要正负训练样本同时参与,提出了一种基于一类样本、无需负样本参与的单分类建筑物变化检测算法。首先,提取影像的形态学建筑物指数特征;然后与光谱特征进行多特征融合,并基于该单类分类方法,从面向对象的角度出发,得到对象级建筑物变化检测结果;最后利用构建的一种新的形状特征进行精化,得到最终的建筑物变化检测结果。通过对多源高分辨率遥感影像开展实验,验证了该算法具有一定的鲁棒性,且相比于现有建筑物变化检测算法具有更优的检测精度。 相似文献
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IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取 总被引：1，自引：0，他引：1
房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明：本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。 相似文献
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结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取 总被引：3，自引：2，他引：1
充分有效地利用像素间的空间关系,是提高高分辨率遥感影像解译精度的关键之一。提出一种空间像素模板来获取空间邻域关系,并结合Adaboost集成学习算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先,基于过滤式特征选择方法自动生成像素模板,继而构建多维特征向量,然后利用Adaboost算法实现多特征的加权集成利用提取河流。相关试验结果表明,本文提出的方法河流提取结果面向对象特征显著,并且能够较好地将与河流具有光谱重叠的其他地物区分开。 相似文献
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基于面向对象技术的农田分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2016,(10)
采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。 相似文献
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通过对自动化样本选择方法进行研究,实现了局部区域内面向对象的土地覆被自动分类。首先通过模糊聚类获得影像中的候选对象样本,分别提取影像特征和先验知识中的地类特征,通过预设阈值完成样本初步筛选,然后根据先验知识进行半监督距离度量学习,完成样本的自动选择,并为最终的监督分类提供度量依据。应用舟曲泥石流灾区影像进行了实验,结果表明,本文方法与基于人工选择样本的分类结果精度非常接近,同时在多次实验中表现出较高的稳定性,相对人工方法更加客观,适合批量自动化处理。 相似文献