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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
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近年来,面向对象技术的应用愈加广泛,以适应不同应用目的下不同地物复杂度的图像处理与信息提取要求。本文详细分析了面向对象信息提取方法中存在的问题,提出将传统像元级光谱分类与面向对象信息提取技术相结合,通过最大似然光谱分类和地学统计分析获取图像区域的先验知识,包括不同类型地物光谱混淆情况和图像复杂程度的定性描述等,以反映图像处理与信息提取的难度大小及技术要求,利用预分析获得的知识优化面向对象信息提取技术流程中图像分割参数设置及分类器的构造等,用于克服面向对象方法参数选取的盲目性和结果的多样性。并以SPOT5高分辨率遥感图像为例,通过常规方法和改进方法的对比,证明本试验方法有利于真实地分割地物基元,提高分类精度、效率和训练器性能。 相似文献
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本文提出一种面向对象的像元级分类方法(混合模型),并将其与单纯的以像元和面向对象的两种方法同时应用于分辨率分别为30m和0.5m的环境星CCD数据和航空影像进行对比分析。分类结果中不同地物类别之间光谱可分性的大小,很大程度上可反映分类结果的可靠性。若地物类型之间的光谱差异大,说明分类方法能将光谱差异大的地物很好地划分,显示出较可靠的分类结果;相反,如果分类结果中地物类型光谱差异小,则反映分类方法不够可靠。鉴此,本文通过计算分类结果中不同类别所对应的原始遥感影像像元之间的J-M(Jeffries-Matusita Distance)距离来度量分类结果中地物之间的光谱可分性,并用J-M距离比较分析了3种图像分类方法对2种不同分辨率影像的分类结果中各个类别之间的光谱可分性的变化。分析结果表明,混合模型不但能够得到较连续的分类结果,同时能够保持分类结果中类别之间的可分性。本文对分类结果进行了精度验证,结果发现混合模型的分类精度较其他2种方法要高。2种不同分辨率的遥感影像分析结果得到相同的结论,表明该模型适用于中分辨率和高分辨率影像。 相似文献
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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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滨海湿地是动态且脆弱的生态系统,遥感变化检测技术为滨海湿地动态变化监测提供了有效手段。为解决像元级变化检测对配准误差敏感及其椒盐现象严重,对象级变化检测受分割参数影响较大且过程繁琐等问题,本文提出了显著图引导的结合像元级与对象级变化检测方法。首先,提取湿地亮度、归一化差异植被指数、归一化差异水体指数三个特征,得到特征差异影像;其次,利用最大对称环绕显著性检测算法生成显著图,采用结合模糊C均值和马尔可夫随机场方法对显著区域进行分割得到初始像元级变化检测结果;最后,在面向对象分割的基础上,通过构建对象的不确定性指数自适应选择训练样本,采用随机森林分类器进行分类得到最终变化检测结果。利用江苏盐城滨海湿地资源三号影像进行实验,结果表明,结合像元级与对象级方法的湿地变化检测总体精度为93.51%,与像元级、对象级方法相比,虚检率分别降低了29.04%和22.78%。 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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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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光谱、形状特征结合的多精度图像分割算法与应用 总被引：3，自引：0，他引：3
由于高分辨率遥感图像的数据量和计算复杂性骤增,影像噪声、光谱混淆现象更为突出,这对传统主要依据于像元光谱特征的图像处理与分析方法提出了极大挑战。为此,特征更为丰富、在噪声处理和知识融合上,更具优势的面向对象的图像分析方法,逐步成为高分辨率遥感图像应用的研究热点。面向对象图像分析的第一步,以及关键一步是图像分割。本文设计了多精度图像分割算法:(1)采用降水分水岭变换进行初步分割获取图像次一级斑块,即分割亚基元;(2)设计一种可重复合并的快速图斑合并方法,进行亚基元的层次归并获得最后分割斑块,完成图像分割。在合并过程中,斑块之间的差异指标是其光谱合并代价、形状合并代价的加权和,合并结束的标志是斑块间两两合并代价超过尺度参数的平方。设置不同的尺度参数,则可实现多精度图像分割过程。实验证明,方法分割效果较好,并在算法效率上满足实际应用需求,可以开展后续图像分类、专题信息提取等工作。 相似文献
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地形部位是地表形态的基本单元,其分类和提取在地貌发育、数字土壤制图、景观生态制图等领域有着重要的应用。康鑫等提出的多尺度Geomorphons地形部位分类法（简称多尺度Geomorphons法）利用高程相对差异信息和地形部位多尺度特征,可避免受地形属性计算及单一分析尺度约束而误分类,然而其存在分类破碎及分析尺度域难以确定的问题。基于此,本文以多尺度Geomorphons法为基础,提出了其适宜分析尺度域确定方法,建立了以初始地形部位数据层组合的对象多尺度分割和分类方法,进而构建了顾及多分析尺度的地形部位面向对象分类方法。以陕北黄土高原区域5 m分辨率DEM为实验数据,对面向对象分类方法进行了验证与评价。实验结果表明：①均值变点法可有效解决分析尺度域难以确定的问题,实验样区适宜分析尺度域为[5×5, 33×33]栅格单元;②以0,255为二值化的地形部位数据层组合适用于多尺度分割,尺度、形状及紧致度参数组合影响分割结果,且对于实验样区存在最优分割参数;③与多尺度Geomorphons法相比,本文方法得到的地形部位分类结果完整性较好,在地表形态对应和地理认知等方面更具合理性。 相似文献
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基于特征空间优化的随机森林算法在GF-2影像湿地分类中的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于季节性的植被动态和水文波动,湿地遥感影像分类常常比较困难。本文采用优化特征空间的随机森林算法（Random Forest）对吉林省白城市通榆县东部地区预处理后的GF-2影像进行湿地分类研究,具体分为2步：① 对研究区遥感影像进行多尺度分割和对象特征的提取。针对一些学者获取最佳分割尺度时仍受主观因素影响较大的情况,本文通过改进全局最优分割方法来获得最佳分割尺度。② 在最优分割的基础上,基于特征重要性对随机森林分类算法的特征空间进行优化,以得到最佳的随机森林分类结果,并与相同条件下（同数据、同分割尺度、同训练样本,同特征空间）的K-NN、SVM、CART 3种算法以及未优化特征空间的RF算法的分类结果进行了比较。结果表明,基于优化特征空间的RF算法的分类结果总精度和Kappa系数分别为93.038%和0.9177,而K-NN、SVM和CART 3种分类算法的分类结果的总精度分别为83.357%、78.068%、77.136%,未优化特征空间的RF算法分类结果总精度为90.937%。相较于K-NN、SVM、CART 3种分类算法,RF算法在GF-2湿地影像数据中具有更好的分类性能,同时优化特征空间的RF算法精度有所提高,在湿地资源管理中可以发挥非常重要的作用。 相似文献
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高光谱图像的众多波段为地物分类提供了充分的特征信息,同时也为如何有效利用这些特性带来难题。为了充分利用高光谱图像的光谱信息实现地物目标的精确分类,根据其像素光谱曲线所呈现出的多峰特性,提出一种基于加权指数函数模型（Weighted Exponential Function, WEF））的高光谱图像分类方法。首先,采用WEF建立像素光谱曲线的理想模型,其中WEF模型由多个具有不同权重的指数函数相加而成。由于该模型中参数较多,导致参数求解较为困难。因此,为简单起见固定所有像素WEF模型中的峰值位置,并将由所有峰值位置构建矢量集。然后,根据最小二乘原理求解WEF模型的参数,以拟合光谱曲线。利用求得的参数集代替光谱测度矢量作为像素特征。最后,采用模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）算法实现图像分类。为了验证提出方法的可行性和有效性,分别以提出的分类方法、基于主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的分类方法、基于最小噪声分离（Minimum Noise Fraction, MNF）的分类方法和以光谱测度矢量为分类特征的FCM方法对Salinas和PaviaU图像进行分类实验,并据此对实验结果进行定性和定量评价。在Salinas图像中提出的分类方法比其它方法的分类精度从51%提高到了60%,在PaviaU图像中分类精度从43%提高到了51%。此外,提出的分类方法在降低了高光谱图像数据量的同时,保留了高光谱图像丰富的光谱信息。 相似文献
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Susan USTIN 《中国地理科学(英文版)》2012,22(4):462-471
Inland freshwater lake wetlands play an important role in regional ecological balance.Hongze Lake is the fourth biggest freshwater lake in China.In the past three decades,there has been significant loss of freshwater wetlands within the lake and at the mouths of neighboring rivers,due to disturbance,primarily from human activities.The main purpose of this paper was to explore a practical technology for differentiating wetlands effectively from upland types in close proximity to them.In the paper,an integrated method,which combined per-pixel and per-field classification,was used for mapping wetlands of Hongze Lake and their neighboring upland types.Firstly,Landsat ETM+ imagery was segmented and classified by using spectral and textural features.Secondly,ETM+ spectral bands,textural features derived from ETM+ Pan imagery,relative relations between neighboring classes,shape features,and elevation were used in a decision tree classification.Thirdly,per-pixel classification results from the decision tree classifier were improved by using classification results from object-oriented classification as a context.The results show that the technology has not only overcome the salt-and-pepper effect commonly observed in the past studies,but also has improved the accuracy of identification by nearly 5%. 相似文献
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Kai Liu Hu Ding Guoan Tang A-Xing Zhu Xin Yang Sheng Jiang Jianjun Cao 《中国地理科学(英文版)》2017,27(3):415-430
Gully feature mapping is an indispensable prerequisite for the motioning and control of gully erosion which is a widespread natural hazard. The increasing availability of high-resolution Digital Elevation Model (DEM) and remote sensing imagery, combined with developed object-based methods enables automatic gully feature mapping. But still few studies have specifically focused on gully feature mapping on different scales. In this study, an object-based approach to two-level gully feature mapping, including gully-affected areas and bank gullies, was developed and tested on 1-m DEM and Worldview-3 imagery of a catchment in the Chinese Loess Plateau. The methodology includes a sequence of data preparation, image segmentation, metric calculation, and random forest based classification. The results of the two-level mapping were based on a random forest model after investigating the effects of feature selection and class-imbalance problem. Results show that the segmentation strategy adopted in this paper which considers the topographic information and optimal parameter combination can improve the segmentation results. The distribution of the gully-affected area is closely related to topographic information, however, the spectral features are more dominant for bank gully mapping. The highest overall accuracy of the gully-affected area mapping was 93.06% with four topographic features. The highest overall accuracy of bank gully mapping is 78.5% when all features are adopted. The proposed approach is a creditable option for hierarchical mapping of gully feature information, which is suitable for the application in hily Loess Plateau region. 相似文献
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高空间分辨率遥感影像能够充分地描述地表覆盖空间异质性,可用于提取地面目标物。然而高空间分辨率在像元尺度的目标提取时易产生"椒盐效应"问题,面向对象的小尺度影像分割也受此效应影响;而大尺度的影像分割造成较小目标的遗漏。本文提出了一种针对高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合算法MOCA(Multi-scale-segmentation Optimal Composition Algorithm),基于后验概率信息熵指标选择影像中每个地面目标的最优分割尺度并集成组合,获得高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合结果。本文使用F指标和BCI(Bidirectional Consistency Index)两种指标评估地面目标物提取精度,并将MOCA与同类多尺度分割方法进行比较。实验结果表明,本文提出的MOCA算法可实现多个分割尺度的最优组合,并获得较高的地面目标物提取精度。 相似文献
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Review of Remotely Sensed Imagery Classification Patterns Based on Object-oriented Image Analysis 总被引：2，自引：0，他引：2
LIU Yongxue LI Manchun MAO Liang XU Feifei HUANG Shuo 《中国地理科学(英文版)》2006,16(3):282-288
1 Introduction With the rapid development of remotely sensed (RS) information collection, transfer and storage in the last two decades, the limitation of RS application is becom- ing weaker because of availability of multiple RS data sources of increasingly finer spatial, temporal, spectral and radiant dimensions. In the high spatial-resolution RS imagery, characteristics of land-cover are fairly clear such as spatial shape, structure, texture, etc., so the mixture of different land covers … 相似文献
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本文运用面向对象分类与DEM数据相结合的方法,对资源卫星一号02C卫星遥感影像进行湿地提取。探索了基于对象与DEM信息的提取技术,在02C影像湿地的提取应用,对研究我国国产卫星在湿地监测和保护方面有重要的意义。研究结果表明：（1）面向对象的遥感影像信息提取方法,可同时兼顾影像光谱信息及空间信息,适用于02C影像的湿地提取,精度得到明显提高;（2）基于对象与DEM信息的提取方法,使沼泽地与草地相混淆的现象明显减轻,湿地分类精度进一步提高,该方法适用于高分辨率遥感影像的湿地提取研究;（3）基于对象与DEM信息提取的水田、水体、沼泽地及河滩的精度,分别为88.46%、97.44%、86.96%和83.33%,满足资源卫星一号02C遥感影像对湿地进行监测和保护的需要。 相似文献