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基于面向对象信息提取技术的城市用地分类 总被引:10,自引:2,他引:10
针对高分辨率遥感影像的城市用地分类,引入了面向对象的信息提取技术,并将其与传统基于像素光谱信息的分类方法进行了比较。在此基础上详述了面向对象信息提取的关键技术---多尺度影像分割和基于分割的分类技术。以城市作为研究区,实现城市用地的自动分类。图像处理过程包括几何校正、HIS融合、图像分割和图像分类。最终分类结果表明:视觉上,面向对象信息提取技术克服了传统方法无法克服的“椒盐”噪声的影响;精度上,面向对象信息提取技术的总体精度高达84.82%,比最大似然法的总体精度提高了10.95%,并且各类地物信息的提取精度均有所提高,其中草地、道路、建筑物阴影的精度较高。 相似文献
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结合地籍数据的高密度城区面向对象遥感分类 总被引:2,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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一种高分辨率遥感图像单木树冠信息提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
《遥感信息》2017,(3)
单木树冠信息是森林管理和相关科学研究的基础数据。为解决面向对象方法在树冠相互连接时无法有效提取单木树冠信息的问题,提出了一种基于面向对象技术和水文分析的高分辨率遥感图像单木树冠信息提取方法。方法首先对图像进行预处理,然后利用面向对象方法从融合图像获取树冠的分布范围,利用水文分析技术从全色波段图像获取单木树冠的潜在分布范围,最后将提取的数据进行叠加相交处理,完成单木位置信息提取和单木树冠描绘。实验结果表明,所提出的方法能有效提取单木位置和描绘单木树冠;采用修改的遥感分类精度评价指标进行的精度评价结果为,单木探测总体精度为87.63%,单木树冠描绘总体精度为84.89%。 相似文献
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CBERS-02星CCD数据土地利用分类方法研究——以江苏省宜兴地区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
以江苏省宜兴地区为试验区,首先进行了CBERS-02星CCD数据的图像预处理,然后利用ERDASI-MAGINE和Definiens7.0等软件,采用非监督分类、监督分类、混合监督分类、面向对象四种分类方法进行了土地利用分类,并将影像分类结果进行了精度评价分析。结果表明:在一级地类的提取中,面向对象的最邻近分类器的分类精度最低,混合监督分类的精度最高;在二级地类的提取中,面向对象的特征阈值法得到的分类结果较好,能够轻松提取传统分类方法难于提取的地类。 相似文献
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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。 相似文献
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土地覆盖信息是估算地-气间的生物物理过程和能量交换的关键参数,也是区域和全球尺度气候和生态系统过程模型所需要的重要参量。如何高效地利用遥感数据提取土地覆盖信息是当前研究迫切需要解决的问题。面向对象的分类方法不但充分利用了遥感数据的光谱信息,同时也利用了影像的纹理结构信息和更多的地物分布信息关系,在遥感分类中具有较大的潜力。研究基于2010年多时相的环境卫星数据、TM数据以及DEM数据,并结合地表采集的4000多个样点数据,采用面向对象的分类方法对广东省土地覆盖进行分类。经采样验证,广东省土地覆盖平均精度为85%,分类结果精度远高于常规的分类算法,说明结合陆表信息的面向对象分类方法比常规的分类算法更具有优势,可以实现高精度的土地覆盖分类。 相似文献
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面向对象分类方法在铁尾矿堆快速提取中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以黄石市大冶铁矿区为例,利用面向对象分类方法进行铁尾矿堆信息快速提取试验研究。首先,根据WorldView-2影像特点,充分利用其丰富的光谱特征及精确的空间形状特征进行图像分割,突出影像对象边缘、重现地物实际存在情况;其次,分析影像对象的光谱、形状、纹理、拓扑关系等特征信息,建立分类规则进行分类,提取出尾矿堆信息。为了进一步提高分类精度,可以利用eCognition软件RS/GIS数据集成功能,在面向对象分类结果上进行目视解译。试验证明,面向对象分类方法适用于提取矿区尾矿堆信息,是高分辨率遥感影像自动分类的理想选择。 相似文献
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使用美国NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度、多变量影像分割的基础上,采用决策树方法建立干旱区半干旱区的荒漠分类规则,并结合水系、道路等辅助地理数据进行干旱区半干旱区面向对象遥感分类.选择位于美国亚利桑那州菲尼克斯大都市区的周边典型荒漠地区为实验区,利用河流、道路等辅助数据进行面向对象遥感分类效果要优于单纯依靠遥感影像的分类,能够有效地提取季节性河流和简易道路.研究对美国亚利桑那州菲尼克斯都市区周边的同一荒漠地区进行了实验,利用决策规则有效提取植被和荒地,以及提取简易道路和土壤,分类总精度从常规面向对象分类方法的82.85%提高到92.45%.研究结果表明:本文提出的分类方法对荒漠地区的泥土路和灌木及其整体分类精度有较大提高.利用辅助数据进行遥感分类可以改善特定研究区的高分辨率遥感影像分类精度. 相似文献
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《遥感信息》2016,(2)
针对实际应用中高分辨率遥感影像道路提取自动化程度低的现状,提出了一种半自动的高分辨率遥感影像道路提取方法。方法采用数据预处理、尺度分割、分类以及形态优化的工作流程,对高分一号遥感影像进行道路半自动提取。数据预处理利用NDWI、DNVI获得道路潜在区域,边缘增强突出道路边缘信息;采用多尺度分割切割道路潜在区域,尺度对比法获得道路最优分割尺度;主要依据道路的光谱特征、形状特征制定分类规则集进行分类;运用形态学开启运算、闭合运算优化道路形态。实验结果表明:在样本区域内提取精度达到90%,整景影像提取精度达到80%,且可推广到具有陕北地区地貌特征的高分一号影像道路快速提取应用中。 相似文献
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从遥感图像提取城市绿地是准确获取城市绿地空间分布的基础。然而由于混合像元的存在,导致城市遥感分类精度不高。因此,利用混合像元分解结合SVM(支持向量机)法提取北京市TM图像城市绿地,并与决策树法比较,研究提高遥感提取城市绿地精度的方法。结果表明,该方法较适合复杂高维空间,对样本选取的准确性没有那么苛刻,可有效地处理城市遥感图像存在的混合像元问题,可较准确地提取城市绿地信息,其精度在92%以上,优于决策树法。 相似文献
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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。 相似文献
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针对遥感图像中玉米田目标光谱复杂,同物异谱现象严重导致分类结果差的问题,
提出一种基于分割区域及特征相似度的玉米田遥感图像分类方法。首先利用主成分分析法(PCA)
对多光谱和高分辨全色融合图像进行第一主成分提取,以获得包含丰富图像信息的单色图像I;
对I 进行分水岭分割,得到一幅过分割目标区域图;构建由纹理、亮度及轮廓特征相似度组成
的特征组;最后基于随机森林原理,利用构建的特征组对玉米目标进行提取。用高分一号卫星
数据进行实验,并与支持向量机方法(SVM)、神经网络算法和最大似然算法进行了比较分析,
实验表明,该方法的分类精度优于其他算法。 相似文献
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南方地区复杂条件下的耕地面积遥感提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对我国南方地区植被类型复杂、地形复杂和地块破碎等原因导致耕地信息提取精度较低问题,提出了一种面向对象和CART决策树结合的复杂条件下耕地面积提取方法。以广西南宁市隆安县与武鸣县地区为研究区,采用Sentinel-2A影像,结合数字高程数据(Digital Elevation Model,DEM)及归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等多源数据,利用面向对象分割技术识别地块信息,然后以地块为单位采用CART(Classification And Regression Tree,CART)决策树分类法,依据不同地类的形状、光谱特征,提取研究区的耕地。结果表明:面向对象的CART决策树分类方法分类总体精度和Kappa系数分别为96.1%和0.94,相比较于未加入面向对象分割的CART决策树耕地信息提取总体精度提高Kappa系数提高0.54,面向对象的分割方法有利于减少复杂背景对耕地提取的影响。基于面向对象的CART决策树分类方法相比较于传统方法对研究区耕地信息的提取有较好的精确性,能够提高耕地信息的提取精度。 相似文献
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遥感融合图像分类精度的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
吴连喜 《计算机工程与应用》2003,39(36):48-51
把不同空间分辨率的TM和IRS遥感图像进行融合,综合了不同传感器数据所提供的信息,增强了图像的清晰度,改善了解译效果。对遥感融合图像进行分类,分类精度达97.90%,效果优于TM图像(分类精度为89.39%)。 相似文献