基于决策树规则的面向对象遥感影像分类

高分辨率影像包含了丰富的空间信息,这使得基于像素的传统分类方法的分类精度受到局限.基于此,本文对面向对象的分类方法进行了探讨.首先,利用图像的光谱和形状因子对图像进行合理的分割.然后,建立决策树分类判别知识库,将对象归属到某一类上并进行分类.结果显示,面向对象方法的分类精度较传统分类方法有了很大程度的提高,这为通过建立决策树知识库对地物光谱混杂的城区分类提供了一种有益的尝试.     

基于面向对象的高分影像分类研究

遥感技术已经成为实现地表信息提取的主要手段。以高分辨率影像为主要数据源,采用面向对象的多尺度分割算法,根据对象的光谱、形状等特征,实现了面向高分遥感数据的土地利用分类算法。该算法结合了面向地物对象和综合对象特征的分类方法,充分发挥了高分辨率影像进行精细地物分类的优势,得到了高精度的分类结果。通过西双版纳纳板河流域国家级自然保护区实例验证表明:该算法总体精度达到88.58%,Kappa系数达到0.77,精度符合应用要求,能够实现土地利用高精度、快速的分类。     

基于面向对象分类技术的景观信息提取研究

依据高分辨率遥感影像的特点,如何充分地利用影像的光谱信息和空间信息以及地学特征进行更为微观的遥感监测或大比例尺制图是高分辨率遥感研究的重要内容之一。本文以地形复杂的武夷山自然保护区为研究区域,以SPOT5原始影像为数据源,采用面向对象的多尺度分割方法,实现了不同尺度地物信息的分层提取。基于上层的分类结果对特定地物进行影像分割,选择合适的特征参数,并通过多次试验建立影像对象的隶属度函数,或利用最邻近分类法,逐级分层地提取了研究区的景观信息。研究结果显示：利用面向对象分类方法可以快速方便地对地形复杂条件下研究区的SPOT5遥感影像的景观信息提取,精度为76%,为高分辨率遥感影像的信息提取提供了更为快速、有效的技术途径。     

基于对象级的高分辨率遥感影像分类研究

依据高分辨率遥感影像的特点,结合深圳市QUICKBIRD数据提出一种基于多尺度分割的对象级遥感分类方法。文中首先利用分形网络演化法(FNEA)进行多尺度图像分割,获取对地表实体更具代表性的图像对象,然后利用对象所包含的光谱、空间特征来确定地物识别中可能要用到的各种特征参数,最后通过构建语义结构实现了研究区地物的逐级分层分类。研究结果表明,本文所采取的方法比传统方法在分类精度上有了明显的提高,为高分辨率遥感影像的信息提取提供了新的技术途径。     

面向对象遥感影像分类的最优分割尺度选择研究

影像分割是面向对象遥感影像分类的基础步骤,而分割尺度又是影像分割的核心问题。研究针对面向对象遥感影像分类中的最优分割尺度选择问题,以分割后影像区域对象矢量边界线与欲分类目标对象真实矢量边界的吻合程度为标准,通过两者多向距离量化吻合程度,提出了一种最优分割尺度定量选择的新方法——矢量距离指数法。通过两种实验,同步验证了该方法的正确性与适用性,实验1将基于矢量距离指数法选择的最优分割尺度结果与较为成熟的人为试错法的选择结果比较,结果表明针对7种地类的矢量距离指数均可以正确反映最优分割尺度;实验2挖掘了矢量距离指数法选择的结果与分类精度的关系,结果表明其中5种地类在矢量距离指数法选择的最优分割尺度上均达到了最大的分类精度,另外2种地类的分类结果最符合实地情况,与欲分类目标最为接近。基于矢量距离指数法基本原理,研究针对分割过程中的“淹没”与“破碎”现象,进一步提出了能够反映两者矛盾程度的尺度指数,该指数能够真实反映针对某种特定地物类型分割尺度的大小状况,为衡量“破碎”与“淹没”的矛盾程度提供了一种定量工具,在分割尺度选择过程中具有重要的指示意义。     

结合地籍数据的高密度城区面向对象遥感分类 

利用高分辨率遥感影像和GIS辅助数据,对高密度城区进行面向对象的土地利用覆被分类研究。使用NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度影像分割的基础上,针对特定地物选择合适的影像分割参数。采用决策树方法建立高密度城市地区的分类规则,并结合该地区地籍图数据作为辅助数据,逐步进行高密度城市地区地物信息提取。利用辅助数据进行面向对象的遥感分类效果优于单纯依靠遥感影像进行的分类,且有效提取了道路和复杂的房屋等信息,得到了理想的分类结果,其总分类精度从常规面向对象方法的84.08%提高到89.79%。利用辅助数据进行遥感分类提高了高分辨率遥感影像的分类精度,说明了利用辅助数据进行遥感分类方法的有效性。     

基于多尺度分割的遥感影像滨海湿地分类

基于多尺度的高分辨率遥感影像分类方法研究,可以为滨海湿地动态监测、规划保护提供更详尽的湿地分类信息和更快速的数据获取方法,对湿地保护具有重要意义。选取连云港青口河入海口处湿地为研究区,以高分辨率遥感影像WV\|Ⅱ和航空遥感影像为数据源,利用多尺度分割方法将影像分割成不同层次的实体对象;在不同层次,以实体对象为单元,结合光谱、形状、纹理等不同影像特征,进行滨海湿地分类研究,结果表明:利用该方法分类后,研究区各种湿地类型都达到较高精度。基于多尺度分割的影像分类方法能充分利用各种影像特征完成湿地分类,有效地减少了遥感影像中的“椒盐”现象,提高了分类精度;选择适宜的分割尺度和分割参数是基于多尺度分割的遥感影像分类方法提高精度的前提。     

基于影像融合和面向对象技术的植被信息提取研究

高分辨率影像具有丰富的光谱信息和空间信息。采用不同的图像融合技术融合GeoEye影像全色波段和多光谱波段,用建立的参考多边形和对应多边形残差法评价分割质量,以确定研究区各地物类型的最优分割参数组合,选择目标地物分类特征,建立分类规则,在此基础上实现研究区内不同地物类型的面向对象信息提取。结果表明:Gram-Schmidt(GS)融合法具有最优的融合效果,所选特征能够很好地实现目标地物信息提取,并且具有明确的地学意义,面向对象信息提取总体精度达到90.3%,Kappa系数为0.86,该研究为高精度植被信息的提取提供了有效的方法。     

基于关联规则的面向对象高分辨率影像分类

以北京市昌平区Geoeye-1高分辨率遥感影像为试验数据,研究了关联规则挖掘和面向对象相结合的地物分类方法。首先探讨了关联分类法的原理,再通过图像分割、特征提取、关联规则挖掘、分类器构建一系列过程实现了基于关联规则的面向对象高分辨率影像分类,最终评估分类精度并与K-近邻法进行了对比。结果表明,该方法具有较好精度,能够在一定程度上摆脱地物分类对于专家知识的依赖。     

以SPOT5遥感数据为例比较基于像素与面向对象的分类方法

以SPOT5高空间分辨率遥感影像为研究数据,采用面向对象的遥感影像分类方法,将基于像素的分类精度与基于影像对象的分类精度进行对比分析。结果表明:基于像素的分类方法在处理高空间分辨率遥感影像时具有一定的局限性,而面向对象的分类方法充分利用了影像中的光谱信息、几何结构、空间信息及上下文信息,在高空间分辨率遥感影像分类方面更具有优势,有良好的应用前景。     

面向对象的高分辨率影像分类与信息提取

采用面向对象遥感影像分类方法对高分辨率遥感影像进行了信息提取实验,并将其与基于像元方法的信息提取结果进行了对比分析。实验研究表明,在目视效果上,传统方法的分类结果图中“椒盐现象”非常明显,而面向对象方法可以有效地避免“椒盐现象”;在分类精度上,面向对象方法分类结果的总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度、Hellden精度和Short精度均明显高于传统方法,各类地物提取效果显著提高,总分类精度提高21.76%,Kappa系数提高0.2756。面向对象方法在高分辨率遥感影像信息提取中具有明显的优势。     

基于面向对象分类的土地利用信息提取及其时空变化研究

基于面向对象的影像分类技术与土地利用变化模型,选取处于剧烈变化环境下的东江流域为研究对象,对其1980~2008年的土地利用变化特征进行了研究。结果表明:(1)面向对象的遥感分类方法在SPOT5高分辨率遥感影像分类中具有较高的精度(总体精度达87.7%),可以有效避免"椒盐现象"发生;(2)1980~2008年东江流域的土地利用方式和空间格局发生了显著变化。耕地面积急剧减少了2 854.4km2,流失的耕地主要转化为了林地、城镇建设用地;园地面积减少了667km2,流失的园地主要转化为了林地;林地面积增加了1 988.7km2,呈波动变化;草地面积比由4.9%缩减为2.0%;水域面积先减少后增加;城镇用地呈快速增长趋势,年增长率高达186.23%。加强耕地保护和适度限制城镇用地增长对区域可持续发展至关重要。     

基于多层分割的面向对象遥感影像分类方法研究

利用ALOS数据,在Definiens Developer 7软件中用分形网络演化法(FNEA)进行多级分割,获取影像对象。综合运用对象的光谱、空间特征和不同层对象之间的关系,提取了湖北省洪湖市试验区土地覆盖与土地利用信息。最后,用一种基于单层分割的面向对象分类方法和基于像素的最大似然法与这种基于多级分割的面向对象分类方法进行了对比分析。结果表明,基于多级分割的面向对象分类方法,不仅克服了基于像素的最大似然法出现的“椒盐”现象,在分类精度上较这两种分类方法也有大幅度的提高。     

基于面向对象的青海湖环湖区居民地信息自动化提取

居民地的空间格局和密度直接反映着区域人类活动的强弱程度,影响着区域人地系统演变和生态环境可持续发展。基于高分辨率卫星遥感影像数据,提出了一种面向对象的青海湖环湖区居民地信息自动化提取方法。首先,利用尺度集理论对高分辨率卫星遥感影像进行多尺度分割,获取不同尺度的分割对象;其次,通过机器学习算法集对分割对象的自定义特征、光谱特征、几何特征和纹理特征进行训练,选取最优自动分类算法;最后,利用最优自动分类算法提取青海湖环湖区城镇居民地和农村居民地信息。采用平均召回率、平均准确率和平均F值评价指标对分类结果进行精度评价,其中,城镇居民地各评价指标均在93%以上,农村居民地各评价指标均在86%以上。结果表明:该方法提取城镇居民地和农村居民地总体精度较高,在大面积人类活动精细化监测中具有较好的科学意义和应用价值。     

基于面向对象方法的沙化土地遥感信息提取技术研究

针对基于像元光谱特征提取沙化土地信息分类精度偏低的问题,以Landsat\|5 TM为数据源,基于面向对象的方法对沙化土地遥感信息提取技术进行研究。首先采用多尺度分割法对影像进行分割以获得同质区域,然后结合野外调查数据制成不同地物类型的多种特征图,从而确定提取目标地物的特征并建立沙化和非沙化地物提取决策树,最后对影像进行模糊分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明,基于面向对象提取沙化土地信息的总精度达84.89%,Kappa系数为0.8077。研究结果为后续深入研究奠定了基础。     

基于人工蚁群优化算法的遥感图像自动分类

将人工蚁群优化算法(AACO)尝试性地引入遥感图像分类,并进行了探索性研究。作为计算智能新的分支,人工蚁群优化算法具有很强的自组织性和自适应性。因此,自然成为科学工程领域一种强有力的信息处理和解决问题的手段;AACO算法利用蚂蚁的生物特性来实现遥感图像分类等非线性操作,具有并行性、鲁棒性。初步试验分析,此方法用于遥感图像分类是有效的,在一定程度上克服传统统计分类方法与ANN方法的某些不足。本文也推动人类利用群智能在遥感图像处理及相关领域的深入研究。