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面向对象的森林植被图像识别分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。 相似文献
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传统的高光谱分类通常仅考虑单一像元的光谱或纹理特征,分类后容易出现地物破碎的现象。鉴于此,本文提出了一种面向对象的混合分类方法,将面向对象的分割结果与传统的像元级分类结果进行有机融合,充分利用对象的光谱特征和空间结构特征。在此基础上,引入了2种具体的混合分类方法,即多尺度分割的SVM分类和多波段分水岭分割的SVM分类。前者将地物光谱的可变性进行弱化处理,转化为多尺度均质对象单元进行分类;后者融入了地物的空间信息和形态学特征,对分割得到的同质区域进行分类。将这2种分类方法应用于航空高光谱数据,实验结果表明：面向对象的混合分类方法的总体精度分别为92.63%和96.13%,与传统的像元级分类法相比,分别提高了10.14%和13.64%,有效地解决了分类后地物的破碎现象。 相似文献
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融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类 总被引：2，自引：0，他引：2
城市土地利用是城市生态学中的关键问题,深入了解城市的土地利用对合理规划城市功能分区、提升用地效益、促进区域经济与环境发展具有重要意义。因此,城市土地利用类型分类研究一直是城市规划学和城市地理学研究的核心内容之一。快速发展的无人机技术为城市土地利用分类提供了丰富的数据支撑,基于无人机遥感影像建立的数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）可以有效提高城市土地利用分类的精度。为了充分利用无人机遥感影像的丰富信息,本文提出了一种融合高分辨率DOM和DSM的城市土地利用分类方法。本文融合了DOM和DSM作为数据源。在面向对象分类方法的基础上,DSM分别被用于多尺度分割过程中像元融合的最终阈值和地物分类过程中的地物高度特征。该方法在天津市宝坻区的京津新城进行了验证,结果表明,相对于最初的多尺度分割方法,融合DSM后的多尺度分割方法的分割质量指数（QR）、过分割指数（OR）、欠分割指数（UR）和综合指数（CR）都有所降低,分割效果明显提高。优化后的面向对象分类方法,在分类精度上有所提高,尤其是道路、建筑物和其他建设用地。总体精度由85%提高到了87.25%,Kappa系数由0.79提高到0.82。由此可看出,优化后的面向对象分类方法可以更有效地进行城市土地利用分类。 相似文献
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遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究 总被引：2，自引：0，他引：2
不同空间分辨率遥感影像对区域土地覆被类型识别精度的影响是目前土地资源遥感研究中的热点议题。本文基于准同步的卫星传感器影像,以福建省长汀县河田盆地为研究区,结合野外调查的实验样本,依次采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种分类器,分析土地覆被分类结果在中高空间尺度序列（1~50 m）下的变化响应特征。结果表明：不同空间尺度下的地物分类结果存在显著差异（P<0.05）,其中总分类精度和Kappa系数均随影像分辨率的降低而先升高后降低,并于4 m分辨率处达到峰值,该结果与各类地物光谱反射率的空间尺度变化特征密切相关;而不同分类器对各空间尺度影像分类结果的影响程度差异较大（P<0.05）,其中SVM的分类精度最优,MLC次之,ANN的结果较差。此外,伴随影像空间分辨率的降低,不同土地覆被类型面积提取结果的变化规律不同,导致同类地物在不同空间尺度下的提取结果出现较大差异,表明在使用多源分辨率遥感数据进行土地监测等相关研究时,其伴随的结果误差不容忽视。 相似文献
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由于总体精度或Kappa系数的遥感影像分割/分类评价指标,对影像分割图斑的几何形状等真实结构未能有效刻画,不能有效体现面向对象处理中边缘像元的真实分割/分类效果。本文基于分割对象的几何结构,提出了5个面向对象的高分辨率遥感影像分割/分类精度评价指标:过分割、欠分割、边缘匹配、分割块数,以及形状误差,并在IDL平台实现了一个面向对象影像分析与评价的原型系统。通过对福州市QuickBird影像的Meanshift分割评价,证实了其指标能够刻画出分割对象的深层结构,并符合地物对象分割/分类的真实分布。实验还表明,该评价指标在确定分割算法的参数方面具有重要的应用价值。 相似文献
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全球气候变暖问题是人类面临的最艰巨的挑战之一,通过先进的面向对象分类方法可以提高碳排放与碳汇能力的研究水平,对于控制区域气候变化具有推动作用。本文利用面向对象分类方法,以广西百色市右江区为研究区域,选取Landsat 8 OLI和Google Earth影像数据提取区域地物信息,并针对研究区地势复杂的特点,采用设置多种尺度参数的方法,选取最优尺度进行影像分割。同时,引入隶属度函数法、最邻近分类法和CART决策树分类器3种方法,基于影像光谱差异、几何形状、对象纹理等特征,逐层逐级地实施面向对象分类,随后加以针对性的精度评价分析并检验分类结果。通过总结分析前人的地物碳系数转换关系并结合高精度面向对象分类结果,构建了基于土地覆被类型的碳收支能力估算模型,并根据已有的基于CASA模型的碳收支能力估算方法加以精度校验,最终估算出右江区碳收支能力为-399.64万t。此外,本文结合右江区行政区划、人口分布、DEM等相关数据对区域碳收支能力进行了专题性剖析。结果表明,面向对象分类方法是研究小区域碳收支能力的有效途径,在区域碳循环评估中具有更好的准确性和预见性,有效促进碳收支平衡研究领域的发展。 相似文献
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亚像元制图作为一种降尺度分类方法,可利用低分辨率影像获取高分辨率分类图。本文旨在探讨亚像元制图的降尺度分类结果与高分辨率影像分类精度和分类特征上的一致性。实验以天津市津南区和北京市海淀区为研究区,分别对中空间分辨率影像（TM或HJ）进行亚像元制图和对高空间分辨率影像（ALOS或ZY）进行硬分类得到相同空间分辨率的分类结果,从绝对精度、相对精度、空间结构和空间格局上,对2幅分类结果进行分析和评价。实验结果显示：（1）分类精度上,TM和HJ影像的亚像元制图结果,以地面验证样本为参考的绝对总体精度分别为84%和82%,以高分辨率影像（ALOS和ZY影像）硬分类结果,为参考的相对总体精度分别为82%和77%;（2）分类特征上,中空间分辨率影像亚像元制图结果的空间相关性较强、斑块数量较少、聚集度较高,但与高分辨率影像分类结果的总体结构相似,各类别的面积比例基本一致。因此,亚像元制图结果在分类精度和分类特征上与高空间分辨率影像分类结果具有较强的一致性,在缺少高分辨率土地覆被制图时,可将亚像元制图获取的降尺度分类图作为替代数据。 相似文献
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《地球信息科学学报》2015,(10)
亚像元制图作为一种降尺度分类方法,可利用低分辨率影像获取高分辨率分类图。本文旨在探讨亚像元制图的降尺度分类结果与高分辨率影像分类精度和分类特征上的一致性。实验以天津市津南区和北京市海淀区为研究区,分别对中空间分辨率影像(TM或HJ)进行亚像元制图和对高空间分辨率影像(ALOS或ZY)进行硬分类得到相同空间分辨率的分类结果,从绝对精度、相对精度、空间结构和空间格局上,对2幅分类结果进行分析和评价。实验结果显示:(1)分类精度上,TM和HJ影像的亚像元制图结果,以地面验证样本为参考的绝对总体精度分别为84%和82%,以高分辨率影像(ALOS和ZY影像)硬分类结果,为参考的相对总体精度分别为82%和77%;(2)分类特征上,中空间分辨率影像亚像元制图结果的空间相关性较强、斑块数量较少、聚集度较高,但与高分辨率影像分类结果的总体结构相似,各类别的面积比例基本一致。因此,亚像元制图结果在分类精度和分类特征上与高空间分辨率影像分类结果具有较强的一致性,在缺少高分辨率土地覆被制图时,可将亚像元制图获取的降尺度分类图作为替代数据。 相似文献
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目前大多数面向像元、面向对象遥感影像分类对比研究算法、软件、样本均不同,引入多方面系统误差导致结果一定程度上不严谨。为更准确比较2种分类方法,本文采用面向像元、面向对象2种分类方式,在同软件平台、同分类器、同训练样本、同验证样本,即“四同”条件下对2018年4月17日高分一号周口城区融合影像进行分类对比研究,并完成主、客观评价精度评价。结果表明：① “四同”条件下2种分类方式、CART（Classification and Regression Tree）、SVM（Support Vector Machine）、RF（Random Forests）3种机器学习算法均能识别周口城区主要地物类型,而面向对象的分类效果明显优于面向像元分类,与前人研究结论一致。其中面向像元分类效果最好的是RF算法,总体分类精度为78.02%,Kappa系数为0.72;面向对象分类效果最好的是RF算法,总体分类精度为93.40%,Kappa系数为0.92;② 尽管由于光谱特征相似、分布交叉,单类别建筑用地、交通用地用户精度与生产者精度较低,但面向对象分类较面向像元分类效果明显提升,以RF分类为例,建筑用地生产者精度由56.18%提高至92.13%,用户精度由69.44%提高至87.23%;交通用地生产者精度由72.15%提高至89.87%,用户精度由72.15%提高至92.20%;③ 与前人研究成果比较,本文在“四同”条件下实现了更科学、更严谨的面向像元、面向对象遥感分类方法对比,对后续高分辨率遥感影像分类具有一定参考意义。 相似文献
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高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。 相似文献
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漳平市森林可燃物类型变化遥感动态监测 总被引：4，自引：0，他引：4
森林可燃物类型的空间分布是林火蔓延、灭火可视化建模与仿真中需要考虑的重要因素之一。在对森林可燃物类型划分的研究进行回顾的基础上,提出了考虑树种信息的分类方法。根据漳平市2003年小班图层中的优势树种信息,获得该市2003年四种森林可燃物类型即竹林、阔叶树、杉木林以及马尾松的空间分布专题图。在此基础上,采用面向对象分类技术,对ASTER影像进行分类,探测每种可燃物类型的内部变化和外部变化。该技术利用影像分割技术构建分类对象,使每个对象具有光谱信息的同时,具备大小、形状、拓扑关系、类别层次等诸多信息。对分类结果进行评价的结果表明,利用面向对象分类技术,充分利用了光谱特征以及类别相关特征,提高了分类精度,分类的面积精度达到89.3%。由于影像分割过程应用了专题图层,对象的边界不会超越专题图层的边界,使得对现有图层的更新尤为容易。最后,利用矢量格式的遥感分类结果对原森林小班图层进行更新,获得新的可燃物类型图层,作为林火可视化模型的输入图层。该研究不仅提供了现势性强的森林可燃物类型图层,而且在不破坏原小班边界的基础上,对发生变化的区域进行刻画。对于森林资源管理者,提供了实地调查过程的目标区域的信息。 相似文献
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黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取 总被引：1，自引：0，他引：1
及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。 相似文献
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采用面向对象方法处理高空间分辨率遥感影像时,影像分割质量对后续影像的信息提取结果影响很大。本文主要针对高分辨率影像分割中地物多尺度的问题,提出了一种基于多层优选尺度的高分辨率影像分割算法。该算法首先采用一系列规律变化的尺度对高分辨率影像进行多尺度分割,然后通过单分割层全局标准差的变化与尺度的关系确定一组最优分割尺度。在此基础上,通过各优选分割层之间的包含关系,局部建立多层次对象树,从整体上形成影像森林;通过局部同质性异质性综合评价指数的比较及父层光谱特征的限制来选取多层次对象树中的优势对象,从而获得最终的高分辨率影像分割结果。最后,本文分别采用了Geoeye和ZY3多光谱影像进行了2组分割实验,结果表明本文算法能有效地提高正常分割影像对象的比例。 相似文献
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变化检测是资源和环境遥感应用的一个重要内容。在变化矢量分析法的基础上,本文提出采用变化矢量-主成分分析法提取研究区变化信息,首先,对不同时相的遥感影像进行差值运算得到差值影像,再对其进行主成分变换并选取主分量,最后,使用多尺度分割获取影像对象。在影像分割的基础上,采用变化矢量-主成分分析方法构建自动检测规则提取变化信息,并作精度评价。研究表明：基于对象的变化矢量-主成分分析方法不仅可克服传统的基于像元式方法难以利用空间信息的缺陷,有效避免了“椒盐”噪声,而且可将多波段差值信息经主成分变换后集中在几个累计贡献率较高的主成分分量上;同时,结合了变化矢量法与主成分分析法的优点,与单独使用变化矢量分析法相比提取精度明显提高。 相似文献
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大豆作为全球最重要的油料作物,是中国进口的大宗农产品,对其种植区的精准识别是决策制定、种植结构调整基础,对国家粮食安全有重要意义。本文利用Sentinel-2作为数据源,利用多层神经网络方法与对大豆进行提取,并与随机森林、决策树、支持向量机等机器学习进行对比,发现F1-Socre指标显示多层神经网络的分类精度最高,为93.53%,其次为随机森林、支持向量机、决策树。将神经网络分类结果与SLIC面向对象分割聚合之后,结果既忽略了同一地块的微小差别,又区分出了不同地块的作物差异,很好的体现了大豆的分布。Sentinel-2数据是进行大尺度大豆种植监测的绝佳数据源,大豆与玉米等其他作物在第二个红边波段的反射率有较为明显的差异。多层神经网络方法在图像分类任务中表现出色,结合图像分割算法精度可达到95.51%,可以满足大豆种植面积监测的需求。 相似文献
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华南地区种植园地广泛分布,类型混杂多样,导致园地分布信息难以正确获取,为农业管理造成了较大困难。本研究基于Landsat8 OLI数据,通过数据融合、特征优化,应用随机森林算法构建面向对象的种植园地分类规则集,对华南地区典型经济作物香蕉、柑橘、葡萄、蒲葵、海枣、番木瓜和火龙果等进行类别识别,同时对比贝叶斯分类法、K最邻近分类法、支持向量机法、决策树分类法的分类效果。结果表明：数据融合会在一定程度上影响分类结果精度;植株形态、光谱特征接近,种植期交错是影响华南地区典型园地分类精度的重要原因;以中分辨率影像为数据源,面向对象的随机森林算法应用于种植园地分类研究总体精度可达88.05%,Kappa系数0.87,可以有效区分华南地区典型种植园地类别;相比于其他算法,随机森林算法在分类精度、可靠性和稳定性上具有一定优势,可为园地作物生长监测和种植管理提供科学依据。 相似文献
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面向对象的极高海拔区水体及冰川信息提取——以珠穆朗玛峰国家级自然保护区核心区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
极高海拔地区多为河流发源、冰川发育地,由于地形起伏强烈,且野外考察验证工作困难,传统的遥感信息提取方法很难保证该地区水体及冰川的提取精度。本文基于ASTER影像,运用面向对象的图像信息自动分析方法,对珠穆朗玛峰国家级自然保护区核心区的水体及冰川信息进行了提取研究。为保证信息提取的准确度,将数字高程模型(DEM)及其衍生数据(坡度、坡向),归一化植被指数(NDVI)数据,及有助于区分水体、冰川与其他地物的相关指数(冰雪指数NDSII)及波段运算结果(b1-b3)、(b3/b4)等,分别作为一个波段叠加到原始图像中,使之成为对目标地物光谱特征的有益补充。并对不同类型的水体及冰川进行多级、多尺度分割,以满足其对分割尺度的不同要求。分割完成后,综合考虑目标地物的光谱特征、纹理特征、空间结构特征,根据各特征指数的直方图信息,设定合适的阈值,建立了各水体及冰川类型信息提取的知识规则,并结合实地调查对信息提取的精度进行验证,改进了ASTER遥感影像自动快速提取极高海拔区水体及冰川信息的实用模型。 相似文献