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针对传统基于像素的变化检测方法的缺点,以及底层特征表现能力不足等问题,提出一种基于对象BOW特征的变化检测方法。首先,将经过预处理操作的两期影像进行波段组合得到组合后影像,再考虑地物光谱特征和几何空间信息对组合后影像进行多尺度分割,获得相对应的对象基元;同时,分别提取两幅影像的底层特征（包括影像各波段的均值和方差以及灰度图像的6种纹理特征）。其次,将对象视作文档,像素的特征向量视作单词,利用BOW模型构建影像对象的中层表达,即对象的BOW特征。最后,通过相似性度量算法比较相应对象的BOW特征,从而识别出影像上的变化区域。本文利用2组WorldView-2影像进行了检验,结果表明本文方法的变化检测结果较为完整,精度优于对比方法。本文方法基本能够满足变化检测的需求,为高分辨率遥感影像上的数据挖掘分析提供了有效的手段。 相似文献
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相对辐射校正是遥感变化检测中重要的预处理过程,伪不变地物（Pseudo-Invariant Features,PIF）是多时相影像中相对不变的地物,是相对辐射校正中的重要依据。针对高分遥感图像变化检测中相对辐射校正的要求,本文提出了一个自动提取和优化选择PIF的流程和方法：首先计算两期图像的亮度、光谱特征和空间特征的变化向量,然后对各变化向量的像元值从低到高进行排序,经多数投票后提取PIF,最后使用“迭代线性回归—去除异常值”方法选择获得最终PIF。以2016年11月27日和2017年7月18日的2期“北京二号”高空间分辨率多光谱影像为例,选择地物占比不同的两个实验区对流程和方法进行了验证,并与多元变化检测和迭代加权多元变化检测的PIF提取方法进行了比较。使用两期WorldView-2影像和Landsat-8 OLI影像对方法的适用性进行了验证。结果表明：① 2个实验区提取的PIF精度分别为98.74%和98.71%,PIF像元合理分布于未变化区域、包括了影像中主要的地物类型;② 使用本文方法提取的PIF建立的相对辐射校正模型具有显著的线性拟合效果（p<0.000 1）;③ 本文方法考虑了图像亮度、光谱信息以及空间信息的差异,使用参数少,可操作性高;④ 与多元变化检测和迭代加权多元变化检测方法相比,本文方法提取的PIF更为合理,建立的辐射校正方程拟合效果更佳;⑤ 本文方法适用于具有相同波段设置的中、高空间分辨率光学遥感影像。 相似文献
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城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。 相似文献
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变化检测技术是遥感图像处理的研究热点之一。针对目前多元变化检测方法不能有效地去除波段间相关性且检测结果对噪声敏感等问题,在深入研究迭代加权多元变化检测算法原理的基础上对黄河入海口区域的Landsat影像进行变化检测试验,选择了变化剧烈的黄河河道进行精度评价。其中迭代加权多元变化检测方法检测精度高达76.8%,直接相减法精度为50.5%,主成分分析法精度为13.2%,与这两种传统检测算法相比具有明显的提高。研究表明,IR-MAD算法能够有效地去除噪声和去相关,且检测精度高,同时也具有人工干预少、执行效率高等显著优点。 相似文献
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遥感影像分类是应用遥感影像进行地学分析等其他应用的重要准备工作,它的精度将直接影响到后续的分析工作。纹理特征对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有重要意义,小波变换的"时-频"分析方法在遥感影像纹理分析方面有着独特的优势。本文采用QuickBird影像,利用小波分解得到影像的纹理特征,结合光谱响应值组成特征空间,再利用模糊C均值聚类方法对影像进行分类。实验结果显示:加入了纹理特征的影像分类精度有所提高,同时,同一类地物的内部均一性有所改善。小波分析对于细微纹理特征的提取效果比粗纹理要好。 相似文献
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近年来,水产养殖用地分布广泛,但由于其在影像上所表现的复杂性和不均匀性,造成该用地类型提取中的困难,尤其针对中分辨率遥感影像。对此,本文提出了一种基于纹理和空间特征的养殖用地提取方法,该方法主要包括3个步骤：首先,利用纹理熵和归一化差异水体指数NDWI实现水产养殖用地的粗提取;然后,依据相邻地物间的关系实现同类型地物合并;最后,本文构建一种相对宽度作为地物的近似宽度,再次利用NDWI实现水产养殖用地的准确识别。本文以越南万丰湾为研究区域,以Landat-8融合影像（融合后的像元大小为15 m）的目视解译结果为标准,对本文方法与最小距离法分类结果进行比较。实验结果表明,该方法的精度可达91.13%,远高于传统的面向对象方法,并且所提方法的错误率和虚假率分别为0.09%和8.87％,表明了该方法可靠性,因而该方法可为基于中分辨率影像的地物类型提取提供一种有效手段。 相似文献
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基于监督分类的高分辨率遥感影像变化检测需要大量人工标注,且单个监督分类器难以适应高分影像中复杂多样的地表变化信息提取,检测结果中“椒盐噪声”严重、变化图斑破碎。因此,本文提出一种基于Adaboost集成算法、自动标注训练样本的变化检测方法。首先利用非监督分类方法完成变化初检,接着在初检结果中进行“非等距”区间采样自动获取均匀分布的训练样本;然后以Adaboost算法为集成框架,选择决策树桩、Logistic回归和kNN作为弱分类器,构建一种混合分类器集成系统,充分挖掘和利用高分影像中的空间信息以提升分类精度和分类器泛化能力,最后利用SLIC分割算法和空间邻域信息对像元级检测结果进行空间约束滤波,进一步提升变化检测精度。为验证本文方法的有效性,选取SPOT-5和WorldView-2影像为实验数据,结果表明本文方法能有效降低训练样本人工标注成本、提高变化检测精度。 相似文献
8.
针对高分辨率遥感影像变化检测结果较破碎,易产生椒盐噪声、监督训练过程中人工标注成本较高、训练样本冗余以及大量未标注样本信息未有效利用等问题,提出一种超像素与主动学习相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。利用超像素分割算法得到超像素对象,提取其光谱和纹理特征;引入并借助主动学习样本选择策略充分利用未标注样本信息,挖掘不确定性最大、最易错分的样本交由用户人工标注;为保证所选样本的多样性,加入基于余弦角距离的样本相似性度量,以减少样本间信息冗余,在减轻人工标注负担的同时获得良好的分类性能。通过对2组不同场景的遥感影像的实验,表明本文提出的2种方法能够在标注少量训练样本的情况下获得较好的变化检测结果,且加入样本相似性度量的变化检测方法在有效减少人工标注成本和训练样本冗余的同时,能够更快地达到收敛、提升检测质量。 相似文献
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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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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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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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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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Most existing classification studies use spectral information and those were adequate for cities or plains.This paper explores classification method suitable for the ALOS(Advanced Land Observing Satellite) in mountainous terrain.Mountainous terrain mapping using ALOS image faces numerous challenges.These include spectral confusion with other land cover features,topographic effects on spectral signatures(such as shadow).At first,topographic radiometric correction was carried out to remove the illumination effects of topography.In addition to spectral features,texture features were used to assist classification in this paper.And texture features extracted based on GLCM(Gray Level Cooccurrence Matrix) were not only used for segmentation,but also used for building rules.The performance of the method was evaluated and compared with Maximum Likelihood Classification(MLC).Results showed that the object-oriented method integrating spectral and texture features has achieved overall accuracy of 85.73% with a kappa coefficient of 0.824,which is 13.48% and 0.145 respectively higher than that got by MLC method.It indicated that texture features can significantly improve overall accuracy,kappa coefficient,and the classification precision of existing spectrum confusion features.Object-oriented method Integrating spectral and texture features is suitable for land use extraction of ALOS image in mountainous terrain. 相似文献
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针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km × 0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。 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
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土地覆盖的图像融合动态监测 总被引：1，自引：0，他引：1
近20年来,关于图像融合应用分析方法,如HIS,PCS,HPF,SFIM,SVR,Wavelet和Brovey等均有新的进展。本文主要是对不同时相的影像进行融合,如Brovey-融合法将不同时相的TM(1986年7月26日)和ETM+(2000年5月4日)的PAN波段影像进行融合,然后对其采用非监督分类和PCS分析,将两时相的土地覆盖变化区域提取出来。同时将两时相影像,用后分类法进行分类提取出变化区域。研究表明融合法具有快速、简便和准确的特点。 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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传统基于光谱信息的水体提取未能考虑水体形状、纹理、大小、相邻关系等问题,且存在同物异谱、异物同谱现象,导致水体提取精度较低。而传统基于分类提取水体方法设计特征过程较为繁琐,且不能挖掘深度信息特征。因此,本文提出改进的U-Net网络语义分割方法,借鉴经典U-Net网络的解编码结构对网络进行改进：① 将VGG网络用于收缩路径以提取特征;② 在扩张路径中对低维特征信息进行加强,将收缩特征金字塔上一层的特征图与下一层对应扩张路径上的特征图进行融合,以提高提取结果分割精度;③ 在分类后处理中引入条件随机场,以将分割结果精细化。在保持相同训练集、验证集和测试集的情况下,分别用SegNet、经典U-Net网络和改进的U-Net网络做对照试验。试验结果表明,改进的U-Net网络结构在IoU、精准率和Kappa系数指标上均高于SegNet和经典U-Net网络,与SegNet相比,3项指标分别提升了10.5%、12.3%和0.14,与经典U-Net网络结果相比,各个指标分别提升了5.8%、4.4%和0.05。改进的网络水体提取结果较为完整,对小目标水体能够准确提取。改进的U-Net网络能够有效地实现水体提取任务。 相似文献
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It is crucial to conduct the land use/cover research to obtain the global change information.Urban area is one of the most sensitive areas in land use/cover change.Therefore land use/cover change in urban areas is very im-portant in global change.It is vital to incorporate the information of urban land use/cover change into the process of decision-making about urban area development.In this paper,a new urban change detection approach,urban dynamic monitoring based on objects,is introduced.This approach includes four steps:1)producing multi-scale objects from multi-temporal remotely sensed images with spectrum,texture and context information;2)extracting possible changed objects adopting object-oriented classification;3)obtaining shared objects as the basic units for urban change detection;4)determining the threshold to segment the changed objects from the possible changed objects using Otsu method.In this paper,the object-based approach was applied to detecting the urban expansion in Haidian District,Beijing,China with two Landsat Thematic Mapper(TM)data in 1997 and 2004.The results indicated that the overall accuracy was about 84.83%,and Kappa about 0.785.Compared with other conventional approaches,the object-based approach was advantageous in reducing the error accumulation of image classification of each datum and in independence to the radiometric correction and image registration accuracy. 相似文献