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针对高分辨率遥感数据进行土地利用类型分类时出现的“同谱异物”现象,以及中分辨率遥感数据划分土地利用类型时受空间分辨率限制产生的“混合象元”问题,本文以高分一号数据(GF-1)和Landsat-8数据(OLI)为例,提出了一种协同利用高分辨率遥感数据和中分辨率遥感数据进行土地利用类型模糊分类的方法。首先,利用主成分变换的方法分别对GF-1纹理信息和OLI光谱信息进行压缩和增强,并将增强后的纹理信息和光谱信息进行特征协同;然后,根据各地物类型的光谱、纹理特征,对特征协同数据进行60、80、100共3个尺度的分割;最后,根据地物类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各地物类型的模糊逻辑隶属度函数,实现对影像土地利用类型的模糊分类。实验结果表明,主成分变换的方法有效地将研究区GF-1和OLI数据的光谱、纹理信息压缩、增强,为面向对象分类中分类特征的选取提供了一种思路;同时,本文方法成功划分了研究区土地利用类型,并获得了较高分类精度,总体分类精度达到93.52%,对其它高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据协同分类研究具有一定借鉴意义。 相似文献
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基于TM影像属性和形态特征的土地覆被制图方法 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以浙江省中南部地区不同时相30m分辨率的2景TM影像为基本数据,采用面向对象的方法实现了研究区的土地覆被制图。首先,在eCognition软件中采用多尺度分割算法,以光谱信息、纹理特征、几何特征等实现研究区的对象分割,使分割后的对象边界与实际地物边界尽量保持一致,通过建立多层次地物特征规则,进行最优分割尺度下的遥感多层次识别分类;然后,分析可用于分类的属性特征和形态特征,通过对这些特征的统计值对比分析,选取了对象的紧致度、长宽比、MNDWI、LBV等特征构建了决策树模型,实现了研究区1：25万的土地覆被分类;最后,采用目视解译和野外样本2种方式对分类结果进行精度验证,其中,目测随机样点评价得到的总体精度为87.66%,野外样本点评价得到的总体精度为83.38%。研究表明：面向对象的分类方法不仅具有较高的精度,而且图斑与实际地物边界能较好地吻合,很好地避免了混合像元误分的现象,同时能消除像元分类的“椒盐现象”。 相似文献
3.
基于ALOS遥感影像的湿地地表覆被信息提取研究 总被引：4，自引：1，他引：3
为了验证ALOS遥感影像湿地地表覆被信息提取的可行性,以黑龙江省三江平原典型内陆淡水沼泽湿地为研究对象,通过ALOS遥感影像波段的光谱及纹理特性分析,探讨适合水体、旱地、水田、沼泽、林地、建设用地、草甸等覆被类型的分类特征;基于非监督、监督及面向对象分类方法,遴选能实现最优分类结果的特征组合,为湿地地表覆盖分类数据源及方法的选择提供参考.结果表明:非监督、监督及面向对象分类方法的总体精度分别达到63.86%、96.14%和85.26%;非监督分类方法整体分类效果不够理想;面向对象方法虽然得到了相对较高的分类精度,但是针对建设用地、林地及草甸地类信息提取的精度处于较低水平;监督分类方法能取得较好效果,最适合于湿地地表覆被信息提取. 相似文献
4.
遥感技术已经成为基础地质调查必不可少的手段。为提高地质填图效率及精度, 本研究提出了基于ASTER的岩性自动分类加主要和典型造岩矿物识别的填图方法。首先, 对ASTER数据进行主成分变换, 对选取的第一主分量采用Haar小波进行多尺度小波分解, 将小波系数的统计特征作为纹理特征, 构建纹理及光谱多维特征空间; 接着, 运用支持向量机(SVM)进行岩性分类; 同时, 根据光谱特征提取主要造岩矿物; 最后将主要造岩矿物叠加在分类结果上, 结合野外调查背景进行岩性填图。混淆矩阵结果显示光谱+小波纹理分类精度可以达到83.496 2%, 较光谱+灰度共生矩阵纹理分类精度提高了2.675 6%, 较光谱特征分类精度提高了6.318 9%。与最大似然法(MLC)分类相比, SVM分类精度提高了6.623 7%。矿物提取结果表明, 构造的提取指数可有效提取白云母、黑云母、方解石、角闪石等矿物。野外工作证明, 填图结果与野外调查结果的相关系数为0.7, 可见, 基于ASTER数据利用图像处理技术、机器学习算法及波段运算可作为植被覆盖较少地区有效的地质填图手段。 相似文献
5.
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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农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用 Savitzky Golay (S-G) 滤波器对 Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明：① 典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;② 通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7% 和0.055;③ 基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。 相似文献
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作为蒙古高原的重要组成单元,蒙古国的土地覆盖格局与变化对于东北亚的资源、环境、生态及可持续发展具有重要意义。针对本区域缺乏高精度、现势性的土地覆盖数据产品的问题,本研究利用Landsat TM影像,采用面向对象的分类方法开展蒙古国土地覆盖遥感数据产品研制与分析。首先针对蒙古国景观格局特征,自主研究了适宜于蒙古国的土地覆盖分类体系,基于面向对象的遥感解译技术方法研究了蒙古国自然地物和人工地物要素的提取算法规则与阈值,建立了一套完整的面向蒙古国的土地覆盖遥感解译技术方案,在分景解译基础上获取了蒙古国2010年土地覆盖分类产品。经验证,数据集一级类分类精度为92.34%,二级类分类精度为80.24%。蒙古国土地覆盖类型以裸地、草地、森林为主,其中裸地的面积最大,占总面积的48.64%,其分布比较集中连片,主要分布在蒙古国南部和西部;草地面积次之,占总面积的42.85%,其分布具有明显的地域性,主要集中在蒙古国北部湿润地区和河流附近;林地最少,占总面积的6.63%,以蒙古国北部及西北部高山地区为主要生长区域。整体上蒙古国土地覆盖空间格局呈现明显的区域差异与地类过渡性,从南向北依次为裸地、荒漠草地、典型草地、森林类型,其中荒漠草地在中部形成一条明显的分界条带。 相似文献
8.
岩性识别是遥感图像分类的难点,也是遥感地质应用的难点和热点。从遥感地质应用的实际需求出发,以西昆仑地区侏罗纪沉积岩地层为例,通过尺度转换提取高分遥感图像的多尺度纹理信息,采用波段叠加的方式协同多尺度纹理信息与ASTER影像多光谱信息进行岩性识别方法研究。利用WorldView 2全色数据进行向上尺度转换,形成空间分辨率分别为0.5,2,5,10,15,30 m 6种尺度图像数据,基于灰度共生矩阵提取各尺度上的纹理信息;将不同尺度的纹理信息分别与ASTER多光谱数据叠加形成协同数据;采用监督分类方法对研究区协同数据进行岩性分类。结果表明:①岩性纹理信息对空间尺度表现出依赖性,纹理信息量及含义随空间尺度不同而变化;②每套特定岩层因其独特的几何空间结构特征(厚度、产状、夹层、互层等)都有与之相适应的最佳纹理尺度,且该最佳尺度下纹理与光谱的协同效应最大;③纹理信息与多光谱数据形成的协同数据能有效提高岩性分类的精度,分类精度提高的程度与纹理计算的尺度相关。研究区岩性分类结果显示当纹理尺度为10 m时,与仅基于ASTER纯光谱分类结果相比,精度提高了约6.9%。? 相似文献
9.
多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。 相似文献
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随机森林方法支持的复杂地形区土地利用/土地覆被分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
随机森林方法目前已经成为遥感分类机器学习中一种有效方法,探索基于中等分辨率的Landsat卫星数据与随机森林方法相结合对复杂地形区长时间序列数据的获取及土地利用/土地覆被变化及模拟研究是非常有意义的。本文基于Landsat8OLI卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法对青海省湟水流域复杂地形区土地利用类型进行了分类研究。针对复杂地形区域的情况,将研究区进行地理分区,根据每个分区的特点,选择相应的地形特征参数,并通过提取Landsat 8数据的光谱信息与纹理信息构建最优特征集,探索随机森林方法在复杂地形区土地利用分类的适用性。结果表明：使用Landsat8OLI数据进行随机森林分类,能较好地得到湟水流域复杂地形区域的土地利用类型结果;光谱、地形及纹理信息的结合在不同分区的表现结果不同。在脑山区光谱与地形信息结合能使随机森林分类效果最佳,总体精度达到91.33%,Kappa系数为0.886;而在浅山区与川水区综合考虑光谱、地形、纹理信息进行随机森林分类效果最佳,浅山区与川水区总体精度分别达到92.09%和87.85%,Kappa系数分别为0.902和0.859;利用随机森林算法进行优化选择纹理特征组合可以在保证分类精度的同时能够快速地提取土地利用类型信息,为复杂地形区土地利用类型的区分提供了实际可行的方法。 相似文献
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罗钢 《成都信息工程学院学报》1994,(4)
云在大气辐射中起重要作用，因此有许多应用高分辨辐射仪（ＡＶＨＲＲ）数据反演云复盖的算法。在国际卫星云气候学计划（ＩＳＣＣＰ）中使用的阀限技术是一种直接方法并为科学界提供了有价值的结果。允许部分云填充卫星象元的空间相关法成功地鉴别了云层并改善了云阴象元品质。ＣＬＡＶＲ（由ＡｖＨＲＲ的云）及ＡＰＯＬＬＯ（在陆云及海洋上的ＡＶＨＲＲ处理）通过使用ＭＣＳＳＴ（多道海面温度）反演能将云型分类并改善无云象元的品质。卫星数据与理论计算吻台最好的汉谱法可同时获得云覆盖，云粒尺度及云发射率，为了建立一个有希望的云覆盖反演系统，似乎有必要综合藏于上述各种算法后面有价值的科学思路 相似文献
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鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水（血吸虫）分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型（DEM）、归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明：（1）基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;（2）基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度（94.3275%）和Kappa系数（0.9324）,说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;（3）该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。 相似文献
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城镇用地信息是联合国2030年可持续发展议程关注的重点之一。城市在世界范围内迅速扩张,快速准确地获取城镇用地信息对于政府决策具有重要作用。城镇土地覆盖信息非常复杂,包括人工建筑、树木、草地、水体等多种地表覆盖类型。基于传统人工测绘获取城镇用地信息费时费力并且难于及时更新。Landsat等遥感卫星数据为城镇用地信息提取提供了丰富的数据源。基于卫星遥感数据提取的城镇用地信息可以为未来城市的建设和管理提供基础的科学决策数据。基于监督分类方法和卫星遥感数据可快速地提取城镇用地信息,然而特征变量的选择对于高精度城镇用地信息提取尤为重要。为研究不同特征变量组合对于城镇用地信息提取的影响,以北京市为研究区,以2017年7月10日获取的Landsat 8 OLI影像为数据源,通过数据预处理、纹理提取、独立成分分析、主成分分析等得到4个维度的29个特征,选取了7种特征组合方案进行城镇用地提取。考虑随机森林算法性能稳定,分类精度高和可以方便进行特征重要性评价等优点,选择其作为监督分类算法以提取城镇用地信息,并进行了精度评定,以确定最优的城镇用地提取特征组合。研究发现：综合利用光谱特征和独立成分分析后的影像特征,提取城镇用地的总体精度为93.1%,Kappa系数为0.86,优于利用其他特征的提取结果;基于随机森林算法对数据进行训练后输出的各变量的归一化变量重要性与特征均值的标准差结果存在相似性,利用随机森林算法的变量重要性估计与特征均值折线图都可以进行变量重要性评价。 相似文献
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蒙古高原包括蒙古全部、俄罗斯南部和中国北部部分地区。蒙古高原的土地利用/覆盖格局与变化,对揭示该区域乃至整个东北亚地区的资源、环境和生态特征,促进该区域可持续发展具有重要的现实和科学意义。本文以在蒙古国中央省及其所含首都乌兰巴托市为研究区,利用空间分辨率为30 m的TM影像,采取QUEST(Quick Unbiased and Efficient Statistical Tree)决策树方法,通过图像目视解译,获取了研究区2010年土地覆盖分类数据。结果显示,草地占据研究区总面积的70.88%,其次是森林占14.83%、裸地占10.73%、农田占2.98%、水体占0.31%、建筑用地占0.27%、湿地占0.02%。通过野外实地采集的139个GPS验证点进行精度评价发现,一级土地覆盖类型的总体精度可达72.66%。针对草地的二级分类的总体精度有较明显下降,其主要是由于中蒙科学家对于草地类型分类体系的差异所造成的典型草地和荒漠草地的混分。 相似文献
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基于支持向量机的遥感图像分类方法 总被引：19，自引：0，他引：19
惠文华 《地球科学与环境学报》2006,28(2):93-95
为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法。采用ETM数据,按照其所提方法进行了具体分类实验,并将实验结果与最大似然法分类的结果进行了比较分析。结果表明,利用基于支持向量机的方法进行遥感图像分类,精度明显优于最大似然法分类的精度。利用光谱特征与纹理特征相结合进行分类比单纯运用光谱特征进行分类效果要好。 相似文献
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多时相影像的典型区农作物识别分类方法对比研究 总被引：8，自引：0，他引：8
基于甘蔗和玉米的物候特征差异,对多时相影像典型分类方法处理的适宜性和准确性进行了比较研究。并以目视解译结果作为参考数据,利用全样本检验法,对自动分类的结果进行了精度检验。试验结果表明:面向对象法的分类精度最高,总体Kappa系数为0.655,是最适宜的方法;其次是BP神经网络法和光谱角制图法,总体Kappa系数分别为0.635和0.631;而最大似然法和分类后比较法则是不适宜采纳的分类方法,总体Kappa系数分别为0.601和0.577。上述分析可见,它们对遥感分类处理多时相影像识别算法的适用性选取有一定参考意义。 相似文献
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农作物空间分布的遥感识别是地理学、生态学和农学等多学科研究的前沿和热点,多源遥感数据在其中发挥着重要的作用。本研究结合冬小麦和油菜的种植及生长特点,以安徽省合肥市为研究区域,利用ZY-3、Sentinel-2和GF-1等多源遥感影像数据,以高程、坡度等数据为辅助信息,结合以多尺度分割、最邻近法和阈值法等为主要步骤的面向对象的分类方法,提取研究区合肥市冬小麦和油菜种植的空间分布信息。结合来自于GVG农情采样系统和Google Earth高分辨率影像上获得的地面验证数据进行分类精度验证,计算得到分类结果的混淆矩阵,并根据混淆矩阵数据计算出分类的总体精度为94.43%,Kappa系数为0.914。结果表明,本研究提出的方法能够有效地区分在冬小麦和油菜的混种区域里两种作物种植区域的空间分布,且这种多种策略相结合的分类方法体系,能够适用于其它区域甚至是更加大尺度上的作物分类。 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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基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前对岩溶湿地的重视程度远低于其他湿地类型,缺乏利用遥感技术进行岩溶湿地植被高精度识别的研究,但岩溶湿地同其他湿地类型一样,湿地面积退化严重,亟待需要解决。因此,本文选取受人类活动影响较大、湿地退化较为严重的广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园的部分核心区域作为研究区,以DJI大疆御Mavic Pro无人机航摄影像为数据源,利用泛化能力强、分类精度高的面向对象随机森林算法实现了会仙岩溶湿地植被的高精度分类,探究无人机可见光影像和面向对象随机森林算法在岩溶湿地植被识别中的适用性,为无人机遥感技术应用于岩溶湿地的研究和保护提供技术参考。首先,在eCognition Developer9.0中利用多尺度迭代分割算法对影像图层进行分割;然后,基于以往在进行面向对象分类研究的经验来指导我们进行特征选择,充分考虑了影像的光谱和纹理特征、植被指数、无人机遥感数据派生的研究区数字地表模型（DSM）和几何特征;最后,在RStudio中实现了随机森林算法参数的调优、模型的构建以及分类。结果显示,面向对象随机森林算法对会仙湿地植被具有较高的识别能力,在95%置信区间内总体精度为86.75%,Kappa系数为0.83。在单一典型岩溶湿地植被识别精度中,狗牙根-白茅-水龙植被群丛的用户精度在90%以上,生产者精度高于80%,竹子-马甲子-桂花生产者精度高于80%,但是用户精度较低,仅为70.59%。 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