辅以波谱分析的高分辨率影像面向对象分类研究

随着遥感影像空间分辨率的提高,地物的空间信息更加丰富,地物尺寸、 形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,因此目前高分辨率影像分类方法更侧重于利用地 物的空间信息,分类过程中参与较多的人为主观因素,在地物类型未知的地区很难进行解译 工作。另外,分割过于细碎导致操作数据量太大也是高分辨率影像分类的难题之一。论文提 出了辅以波普分析的高分辨率影像面向对象分类方法,即在传统面向对象分类方法的基础上 结合影像波谱分析,先对影像光谱角制图粗分类、掩膜操作,再面向对象精分类,较好解决 了以往面向对象分类方法地物类型的不确定性和分割细碎等问题。试验以空间分辨率为0.5 米的八波段WorldView2 影像为研究数据提取西部那曲地区道路和河流,精度达到96.36%。     

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。     

面向对象高分辨遥感影像分类研究

高空间分辨率遥感影像采用传统基于像元分类方法精度较低,本文通过分析高分辨遥感影像特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对QuickBird影像进行分类研究,首先对影像进行对象分割,然后将分割对象信息、形状特征与及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像元最近邻分类方法分类进行比较分析,结果表明,本方法能够较好的识别高分辨率地物类型,总精度为92.19%,Kappa系数为0.8835,较好地改善分类效果,适合高分辨遥感影像分类。     

面向对象的高光谱遥感影像分类方法研究

在基于像素的高光谱影像分类方法的基础上,结合面向对象图像分析理论与方法,提出面向对象的高光谱遥感影像分类方法,并具体分析探讨了面向对象高光谱遥感影像分类的关键技术,包括多尺度分割、最优波段选择、人机交互和知识库的建立等。试验表明,面向对象的分类方法应用于高光谱影像较传统分类方法有较高的精度,有很大的应用潜力。     

基于ART2技术的面向对象高分辨遥感影像分类

提出一种基于ART2技术的面向对象的高分辨遥感影像分类方法。该方法首先对高分辨遥感影像进行多尺度分割,将影像图分割得到的每一区域看作一个对象,进行特征值分析,计算出每一对象的特征向量。特征向量作为ART2分类器的网络输入,利用ART2分类器的大规模并行处理和很强的自适应、自学习能力来对分割得到的区域进行分类。与传统的面向像素的ART分类技术及其它神经网络遥感影像分类方法相比,所提出的方法能够对高分辨的遥感图片进行更精确的分类。     

训练样本数目选择对面向对象影像分类方法精度的影响

面向对象遥感影像分类中的样本选择与基于像素的方法有很大不同,基于统计学理论,研究了面向对象方法的样本数量选择问题。首先,针对面向对象方法的特点,对影像特征空间进行分析,结果表明面向对象方法中要求训练样本的数量可以显著地减少。然后,在遥感影像分类实验中,借助样本数量与波段数目的关系,验证了理论分析的结果。     

辅以纹理特征的典型盐渍区地表覆被遥感影像分类

结合实测的盐渍地表光谱数据,采用经验线性法对遥感影像进行大气校正.分析了实测高光谱数据与遥感影像光谱值的关系,然后针对盐生植被光谱的相似性,对影像进行纹理特征提取.结合影像的纹理特征和光谱特征,运用神经网络分类法进行盐渍区地表覆被分类.结果表明辅以纹理特征的分类方法有效提高了盐生植被的分类精度.     

中分辨率遥感影像分类方法研究

为了提高中分辨率遥感影像的分类精度,综合使用独立分量分析法(ICA)与纹理特征应对分类特征进行获取,使用相关系数分析、灰度差异分析确定了独立分量图层、纹理图层和NDVI图层的特征组合方式.在同样使用非监督分类方法的前提下,将该图层组合方式与常用的其他两种组合方式的分类结果进行对比后,该图层组合可获得更好的类别分离性,总体分类精度更高,达到87％,Kappa系数0.84.过程中发现,基于均方差的纹理图层进行ICA处理后,地物在图层组中的灰度差异极小,对分类工作没有贡献.     

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.     

面向对象的遥感影像最优分割尺度评价

遥感影像分割决定了后续分类的精度,鉴于目前分割技术评价的研究缺乏且局限于主观判断的现状,以定量方法确定最优分割尺度。利用Definiens平台面向对象的分割算法,将组成对象的像素灰度值的标准差作为衡量对象内同质性的标准,用与邻域的平均差分的绝对值作为对象间的异质性度量变量,同时考虑面积权重的影响;根据上述3个评价指标,在考虑多光谱影像的基础上,构造了平均分割评价指数;基于该评价指数,以优度实验法对QuickBird多光谱影像进行了研究,并确定了不同地物类型的最优分割尺度。最后,利用平均对象匹配指数对评价结果进行了验证,并对评价方法的可行性进行了探讨。     

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。     

基于分形理论的遥感影像分类研究

分形理论是非线性科学领域的一大支柱,它的提出为人们解决非线性世界的问题提供了新的思想和方法,由于分形维数与人类对图像表面纹理粗糙度的感知是一致的,利用分形理论进行遥感影像分类具有潜在的理论和应用价值。本文根据遥感影像特点,引入分形方法来描述其纹理结构特征,利用双毯覆盖模型来提取遥感影像的纹理特征,在此基础上,采用K-means算法将纹理结构特征与光谱特征相结合,进行遥感影像分类,其分类效果优于单纯采用光谱特征的分类。     

基于高分辨率遥感影像的面向对象城市土地覆被分类比较研究

针对高分辨率遥感影像的城市土地覆被信息提取,根据分类目的与精度要求的不同,分别引入了优化与广义两种面向对象分类方案,并对分类的结果进行分析比较。结果表明:①优化方案的分类结果总体上要比广义方案好,前者的总体精度为86.50%,相比后者的80.50%提高了6.0%,而总体Kappa系数提高了0.0851,但是该方案效率低,可移植性差;②广义方案的分类结果虽然精度略低,但是该方案具有很强的适用性与可移植性,能够在精度可控范围内,很大程度提高分类效率,实现系统而有效的自动分类;③广义方案得到的分类结果具有一致的精度,在利用其建立城市生态模型中能够保证数据之间的系统性与鲁棒性。因此,利用优化方案能够提高分类结果的绝对精度,而广义方案对于实时精确获取城市土地覆被信息、小尺度上定量监测与评价城市化的生态后果以及有效开展城市土地规划与管理具有更重要的意义。     

基于面向对象方法的遥感影像桥梁提取

面向对象的分析方法是一种有效的高分辨率遥感影像处理技术,提出一种基于图像对象的水上桥梁识别方法。首先采用区域生长方法对影像进行分割,以分割后产生的图像对象为基本处理单元进行分类,提取出水体类别。然后在分析桥梁目标特征的基础上,利用图像对象的形状特征,以及桥梁和水体的上下文关系特征,提取影像中的桥梁目标。最后以实验验证了所提出方法的有效性。     

基于改进决策树分类算法的遥感影像分类研究

针对现有分类器对遥感影像分类结果存不准确的问题,本文提出了一种基于决策树分类器的遥感影像分类方法,该方法以复合决策树Boost Tree思想为基础,首先利用分形理论中的毯模型提取遥感影像的纹理特征,根据遥感影像分类的特点,构造新的单棵决策树生成算法对遥感影像进行分类。以北京市五环内区域为研究区,使用landsat7 ETM数据源,实现了基于分形纹理特征、光谱特征的改进决策树分类。实验结果表明：通过毯模型提取的纹理特征可以很好地表达表面特征,辅以该纹理信息的改进决策树分类精度相比于只用光谱信息进行分类的精度有一定的提高,改善了分类效果。     

综合纹理特征的高光谱遥感图像分类方法

提出了一种基于Gabor滤波的高光谱遥感图像支持向量机(SVM)分类方法,通过将Gabor滤波器组产生的纹理特征引入SVM分类,不仅充分利用了SVM适于解决高维数据分类问题的优势,而且在分类过程中实现了空间结构信息和光谱信息的综合使用,有效利用了高光谱图像“图谱合一”的特性.采用中科院上海技术物理研究所研制的模块化成像光谱仪OMIS (operative modular imaging spectrometry)真实数据进行的实验,实验结果表明,该方法提高了分类效果,分类结果更具有空间连贯性,并且能有效地克服噪声的影响.     

基于特征向量的遥感影像自动分类研究

为了实现高分辨率遥感影像自动分类及进一步提高非监督分类的精度和效率,提出了一种训练样本自动选取的面向对象自动分类方法。首先利用均值漂移算法对遥感影像进行分割,获取同质性分割单元;然后对分割对象进行多特征（光谱特征、纹理特征和形状特征）提取,基于特征向量的几何距离进行训练样本自动选择,进而利用支持向量机分类器得到分类结果。实验研究表明,提出的面向对象自动分类算法不但可以利用影像对象丰富的特征信息,而且较好地避免了“椒盐现象”,使自动分类的精度和效率得到较大提升。     

基于特征的遥感影像数据融合方法

基于小波的多分辩率分析理论提出了一种新的遥感数据融合它利用区域方差最大和一致性准则对不同尺度下的子带数据进行融合，采用加权运算对相应带数据进行复合。文中给出了黑白航空影像与ＴＭ影像，ＳＡＲ影像的融合结果。     

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。