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南方平原耕地具有地块破碎、农作物种植品种多且空间分布混杂程度高等特点，运用传统的遥感技术方法精确监测农作物面积较为困难。无人机航拍具有拍摄时间灵活、空间分辨率高、成本低等优势，为解决这一难题提供了有利途径。本文通过地面样地调查，获取杭州市余杭区瓶窑镇农作物样地的位置及种植品种数据，利用面向对象的多尺度分割方法与随机森林的分类方法对无人机航拍数据进行分割、分类，深入挖掘高分辨率遥感数据信息，用于提取农作物种植品种及其空间分布信息，实现高精度的农作物种植面积遥感监测，推进无人机遥感在农业中的深入应用，提高农业遥感应用效益。 相似文献
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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
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
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初步分析了应用高分辨率遥感影像进行分类处理的3种特殊方法,即基于光谱信息及相关监测模型综合分类技术、利用高程信息辅助分类技术和面向对象的特征相关属性分类技术的基本原理。分析比较了它们在进行遥感影像分类的特点和优势,探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中的应用方法和效果。 相似文献
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全球气候变暖及人类活动导致青藏高原大面积冻土退化、热融滑塌等问题,严重影响了多年冻土区工程建设和生态环境。利用无人机高空间分辨率影像和面向对象分类技术进行了黑河上游俄博岭垭口冻土区热融滑塌监测实验,详细分析了最邻近、K-最邻近、决策树、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林5种面向对象监督学习方法提取冻土热融滑塌边界的性能和精度,并使用野外实测数据对实验结果进行验证。结果表明,面向对象分析中分割尺度对热融滑塌提取结果影响较小,而不同组合的分类特征影响较大,因此选择合适的分类特征是关键; 5种分类方法的总体精度均在90%以上,其中SVM方法的Kappa系数高于其他4种分类方法,表明该方法在本次实验研究中更适合无人机遥感影像冻土热融滑塌边界提取。无人机高空间分辨率遥感与面向对象分类方法相结合在冻土热融滑塌监测中具有广阔的应用前景。 相似文献
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ADS80影像具有红、绿、蓝、近红外等多波段影像信息。本文以ADS80影像为数据源,采用面向对象的分类方法对遥感影像进行自动提取分类研究。研究表明,采用ADS80影像与面向对象分类相结合的方法,可充分发掘影像中的形状、纹理、结构等几何特征信息,显著提高影像的分割精度,使分类后的影像具有更丰富而准确的信息,在地理国情普查及监测中具有较高的应用价值。 相似文献
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基于Landsat8 OLI数据的富贵竹种植区域信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
富贵竹作为一种观赏植物,在我国南方省份有大面积种植,具有良好的经济价值。为了解与监测区域富贵竹种植情况,以Landsat8 OLI遥感影像为数据源,构建了一种新的网体—水体差异增强指数(difference enhence between net and water index,DENWI)作为特征参数,通过面向对象的分类方法建立富贵竹信息提取规则集,得到研究区域内富贵竹的种植信息,并与2种传统信息提取方法进行对比研究。结果表明,相比于传统方法,基于DENWI的面向对象分类方法可以更有效地提取富贵竹种植信息,总体分类精度为98. 46%,Kappa系数为0. 97,该方法监测提取富贵竹种植信息是可行且有优势的,可以为富贵竹种植监测和管理提供科学依据。 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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基于无人机遥感和GIS技术的土地利用快速详查方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了新型无人机遥感技术相对于传统遥感的先进性,并结合土地快速详查的任务需求,表明利用无人机遥感进行土地利用快速详查是可行的。根据无人机遥感数据的特征详细阐述了图像的后处理技术,提出了基于无人机遥感和地理信息系统（ GIS）技术的土地利用快速详查工作流程,重点研究了土地信息的提取,并分析了面向对象的遥感影像分类方法的优点。针对土地利用快速详查的要求,对土地利用数据库的构建做了深入分析,详细阐述了数据库的存储结构、时空数据模型和土地利用详查追溯三个方面,很大程度上避免了数据冗余问题,提高了数据库中有效信息的比重。研究成果可为新时期国土资源管理工作提供有益参考和借鉴。 相似文献
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利用面向对象分类方法提取冬小麦种植面积的研究 总被引：7，自引：0，他引：7
应用陆地卫星TM数据和遥感图像处理软件eCognition5.0和ENVI4.3软件,以面向对象的方法和监督分类波谱角法分别提取泰安市2005年冬小麦种植面积及其分布信息。逐像素分类的结果存在"椒盐"效应,而且很难克服同物异谱、同谱异物现象,面向对象的分类方法可以有效的集成专家知识和各种辅助数据,克服逐像素分类的弊端。分类结果表明,利用面向对象的分类方法可以获得比传统的像素级分类方法更高的分类精度,为冬小麦种植面积的自动提取提供了广阔的前景。 相似文献
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无人机遥感系统可以获取矿区高分辨率遥感影像,具有较强的灵活性和现势性,成图速度快,能广泛应用于各种调查任务。本文以江西省定南县稀土矿区为研究区,介绍了无人机遥感系统的组成、航拍流程和数据处理的方法,通过面向对象的多尺度分割技术,建立不同地物类别对应的分类层次,然后根据地物特征进行信息提取,最后总结出一套基于无人机遥感的矿产信息提取方法。 相似文献
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土地利用/覆被专题信息的快速、高效、准确提取是遥感图像处理研究的重要方向。传统的遥感分类方法常依靠像元的光谱值,未充分利用影像的空间信息。本文将面向对象影像分割和支持向量机方法相结合,复合光谱和纹理信息,建立了Object-SVM分类模型,并与面向对象的模糊函数和基于像元的SVM方法相比较,探寻区域尺度土地利用/覆被信息提取方法。结果显示,Object-SVM模型有效地提高了遥感图像的分类精度和分类效率,对于区域尺度影像的快速、准确、客观的信息提取具有实际意义。 相似文献
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资源三号卫星影像数据目前广泛用于地形测绘、资源监测、地理国情监测等领域。本文主要针对资源三号卫星影像数据,以南京市玄武区为例,研究了适合国产高分辨率卫星影像的分类技术方法。分别采用面向对象的KNN分类方法和SVM分类方法对影像进行分类,并对分类结果的精度进行了分析和评价。研究结果表明,在对遥感影像采用合适的分割尺度进行分割后,采用基于面向对象的SVM分类方法得到的结果,其总体分类精度为90.72%,Kappa系数为86.64%,远高于采用基于面向对象的KNN分类方法得到的结果。因此,面向对象的SVM分类方法更适合于资源三号卫星影像的分类。 相似文献
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沂蒙山区山东省平邑县是“中国金银花之乡”,金银花种植面积监测对于当地种植规划和管理具有重要意义。根据金银花花期,遴选2013-2018年5月至6月Landsat-8 OLI影像12景,在野外调查的基础上构建了两层决策树分类模型。决策树分类后,对结果进行形态学滤波。然后分别基于决策树和支持向量机分类模型提取金银花种植面积,并进行了对比分析,前者提取的结果与官方面积数据基本一致。精度评价显示6个时相的总体分类精度与Kappa系数均较高。结果表明：利用遥感影像监测金银花种植面积动态变化是有效的,可以为规模化种植的监测与管理提供科学参考。 相似文献
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针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。 相似文献
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面向对象分类技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
应用高分辨率遥感数据进行矿山环境监测是近几年来矿山监测工作的一个发展趋势,信息提取技术是遥感数据应用中的关键。传统的像元分类方法只考虑了光谱信息,信息提取量少,分类精度低,难以满足高分辨率数据信息的提取。本文以IKONOS影像为数据源,利用面向对象分类新技术,探讨该技术在矿山高分辨遥感数据中的应用。最后运用kappa系数比较评价面向对象分类方法与传统的像元分类方法。研究表明,面向对象分类法比基于像元分类法精度更高,效果更好,具有较好的应用前景。 相似文献
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苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。 相似文献