地物大小、对象尺度、影像分辨率的关系分析

遥感数据的分辨率越来越高, 给地物信息提取提出了新的挑战。利用基于像元的分类技术和基于多尺度分割的面向对象分类技术对高分辨率影像进行分类实验, 分析地物大小、对象尺度与影像分辨率的关系。实验结果表明不同地物由于其空间尺度不同, 与之相适宜的空间分辨率和对象尺度也不同, 在适宜分辨率的影像提取有较高的精度, 在适宜的对象尺度上提取对象信息有更高的精度。分析也表明面向对象的多尺度影像分类技术适应了不同地物有其相适宜的空间分辨率, 在适宜尺度影像层中提取地物, 其分类精度大大高于基于像元的分类方法。     

结合像元形状特征分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像空间分辨率高,结构形状、纹理、细节信息丰富等特点,提出一种新的融合特征的面向对象影像分类方法来提取城市空间信息。基本过程包含以下4个方面:①提取影像的几何纹理等结构;②融合几何与纹理特征的面向对象影像分割;③提取对象的形状、纹理和光谱特征,并优选最佳特征子集;④最后基于支持向量机(SVM)完成面向对象的影像分类。通过对福州IKONOS影像数据实验,结果表明融入影像特征后的分割效果明显优于原始影像的分割结果,而信息最大化(mRMR)的特征选择能够快速地获得较好的特征子集。通过与eCognition最邻近分类方法比较,表明本文方法的分类总体精度大约提高了6%,效果显著。     

高分辨率遥感影像道路提取

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。     

基于激光雷达和航拍影像的城市地物分类研究

航拍影像富含光谱信息、纹理信息和空间信息,机载LiDAR(Light Detection and Ranging)能够提供地物的三维信息。综合利用两类数据的优势,研究了一种面向对象的城市地物分类方法。通过预处理将LiDAR点云转换成二维栅格数据,与航拍影像进行配准;结合光谱信息和高度信息对研究影像进行多尺度分割,依据最优分割尺度计算模型选择最优分割尺度;对分割对象提取各类特征,采用XGBoost算法进行特征选择,选择支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行分类,为体现XGBoost算法的优势,借助SVM分类器与Relief和RFE两种传统的特征选择算法比较;基于一定规则将阴影区域地物区分以及合并到真实地物类别中,实现最终的城市地物分类。在3个区域测试分类方法,结果表明本文研究方法可行有效,能够较好地应用于城市地物分类。     

面向对象的矿区信息提取方法的应用与研究

通过使用分辨率为30m的TM影像作为基础数据和面向对象的遥感软件eCognition作为提取工具,采用面向对象的遥感信息提取方法提取矿区的信息,结合ArcGIS的空间分析功能对其产生的分类结果进行进一步的改进及优化,可得到较准确的分类结果矢量图.实验结果表明:利用基于多尺度分割的面向对象的分类方法可以有效地避免传统的基于像元分类时出现的“椒盐”现象,可得到精度更高,范围更准确的分类结果.实验结论为矿区信息提取及矿区影响研究提供了一种新的思路.     

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。     

基于高分二号数据的面向对象城市土地利用分类研究

利用国产高分二号数据提取城市地物类别的方法研究具有重要的意义。以鸡西市城区作为研究区域,采用高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,对影像进行多尺度分割,建立相应地物的分类规则,采用规则集的面向对象分类方法对地物进行分类,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)监督分类结果进行比较。实验结果发现:利用面向对象方法对城市土地利用分类的总体精度92.52%,Kappa系数为0.91,与SVM方法相比较,有很大的提高,分类效果更加能体现城市地类形状特征。使用面向对象的分类方法对高分二号影像进行分类效果更好,精度更高,基于高分二号数据面向对象分类方法是提取城市土地利用分类的有效方法。     

基于对象的最优尺度建筑物信息提取方法

针对基于像素分析方法不适用于高分辨率影像信息提取的问题,提出一种基于对象的图像分析方法来进行城市建筑信息提取。采用多分辨率图像分割方法得到图像对象,提出非监督的最优尺度判定方法解决单尺度分割造成的欠分割和过分割问题。在对象分类提取过程中,结合LiDAR数据的地形表面高程信息和光谱信息对建筑物进行提取,并利用尺寸、空间位置等信息进行误分类修正。实验区域共提取出18个建筑目标,结果表明所提出的方法有效可行。     

基于多特征的城市用地高分辨率影像分类与提取

利用高分辨率影像对象的多特征信息,采用面向对象的影像分析技术与多尺度影像分割技术,建立基于多特征的遥感影像分类模型,提取城市用地信息,为城市用地的合理规划与有效管理提供信息支撑。该方法分类速度快、精度高,为遥感影像信息的分类与提取提供了新的思路。     

基于决策树C4.5算法的面向对象分类方法研究

提出了基于决策树C4.5算法的面向对象分类方法.首先利用多尺度分割方法对遥感影像进行分割;然后提取对象的特征信息,包括光谱特征、纹理特征、形状特征、图层特征等,对提取的众多的对象特征,利用决策树C4.5算法对其进行知识挖掘,自动建立分类规则;最后利用建立的分类规则,将C4.5算法作为一种分类器对分割后的遥感影像进行分类,并以南充市城市土地利用为例进行了分类实验.实验验证了该方法的可行性.实验结果表明利用决策树C4.5算法建立的分类规则准确率高,利用该分类规则进行的面向对象分类效果较好.     

面向对象的黑河下游河岸林植被覆盖信息分类!

地表植被覆盖是描述区域生态系统的基础数据,也是全球及区域陆面过程、生态与水文众多模型中所需的重要地表参数。对于黑河下游额济纳绿洲,以Landsat 30m分辨率为主的遥感影像难以真实提取下游绿洲河岸林植被覆盖信息,而高分辨率影像目标地物轮廓清晰、空间细节信息丰富,有利于干旱背景下景观破碎、异质性强的植被覆盖信息分类。基于黑河下游额济纳绿洲QuickBird影像,通过面向对象的分类方法提取耕地、胡杨、柽柳、草地和裸地等主要植被覆盖类型,分类总体精度和Kappa系数分别为84.71%和0.7986。结果表明:利用面向对象分类方法对高分辨率影像进行植被覆盖信息分类,分类结果较好,能够满足精度要求。     

Building Height Estimation from GF-2 Image based on Morphological Shadow Index

GF-2 is a high resolution earth observing satellite with sub\|meter resolution which is developed by our own technique.To estimate urban building height based on GF\|2 remote sensing image combined with the idea of mathematical morphology and object\|oriented classification.First of all,segment image based on multi\|scale segmentation.Then extract shadow and calculate its length based on object\|oriented classification combined with spectral,shape,Morphological Shadow Index (MSI) and other features.In the end,estimate building height based on the geometrical model of satellite,sun and building and then accuracy evaluation and error analysis are carried out by using the field measurement data.Experimental results showed that 90% of the buildings’ absolute error is less than 1 m.This experiment demonstrate that the method can extract the height of urban building from the GF\|2 image effectively and the immense potential of domestic high resolution remote sensing image in applications on urban building information extraction.     

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。     

太湖湖滨敏感区的土地利用遥感分类研究

近年来太湖流域水体污染日趋严重,土地利用是重要的环境变化影响因子,对太湖湖滨敏感区土地利用分类研究具有重要意义。研究基于2010年ALOS多光谱遥感影像,以太湖流域上游的武进港、直湖港流域为研究区,根据研究区实际状况和研究目的,建立太湖流域上游湖滨敏感区的土地利用/土地覆被分类系统,并用于该地区的面向对象遥感分类,研究通过影像的多尺度分割,获得不同层次的影像对象,在不同层次设置对应的分类规则,以充分利用影像中地物的光谱、纹理和不同层对象相互关系等信息,从而提高分类效果。研究表明:在面向对象多尺度影像分割的基础上,基于决策树建立多个分类规则的分类方法,能够有效提取建设用地、道路、水体等几类信息,分类总体精度达到88.00%;同时,该地区主要土地利用类型如耕地、农村居民点和城镇居民点的分类精度也较高,这也表明该分类方法对整个太湖流域以及其他平原河网地区的土地利用相关研究具有一定的实用价值。     

基于高分辨遥感数据的胡杨与柽柳树冠提取

胡杨、柽柳是干旱荒漠区生境的指示种,其树冠提取是荒漠生境遥感定量监测的基础。以塔里木河下游胡杨、柽柳为研究对象,基于QuickBird数据,使用光谱单数据源SVM、光谱结合纹理SVM、面向对象分类和最大似然分类法提取树冠。结果表明:1光谱结合纹理SVM比光谱单源SVM分类精度高9.65%,冠幅估测精度高7.18%,表明高分辨影像上纹理是提高分类精度的重要因素;2面向对象分类法精度最高,分类总体精度86.47%,较光谱单源SVM提高15.67%,较光谱结合纹理SVM提高6.02%,较最大似然法提高22.58%,其冠幅估测精度达87.45%。它兼顾面向对象影像分割与支持向量机方法优点,有效利用分割对象光谱、纹理和空间等信息,较好地解决了其他方法"同物异谱、异物同谱"造成提取树冠破碎的问题,使树冠提取具有较好的稳定性和较高精度。     

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。     

基于面向对象方法的遥感土壤盐渍化信息监测——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例

遥感技术由于具有观测范围广、实时强等特点适合用来研究土壤盐渍化现象。利用遥感手段提取盐渍土信息已经取得了一定的成效。利用面向对象方法,以TM卫星图像数据和野外实地数据为数据源进行提取盐渍地信息。首先,对遥感影像进行预处理,预处理包括几何校正和辐射校正,然后对图像进行图像分割,图像分割使用了分割方法的多尺度分割法、特征选择、面向对象分类和分类图像进行精度评价。对面向对象方法和传统的基于像元分类（最大似然法和最小距离法）结果进行对比分析。结果表明：利用面向对象方法对TM遥感图像进行分类,能有效抑制“椒盐现象”的发生,分类精度比传统的分类方法更高,为盐渍地信息的自动提取提供了广阔的前景。     

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。     

基于面向对象技术的鄱阳湖湿地地物分类研究

使用RadarsatＧ２全极化雷达数据,基于面向对象技术对图像进行分割,分析各类地物的散射特征,并对分割对象进行特征提取,依此设计各类地物的提取因子并对鄱阳湖湿地进行地物信息提取,最后利用实地采样数据和同期的高分一号影像数据对分类结果进行验证.研究表明:采用面向对象技术并结合地物散射特征设计的提取因子,可以有效克服雷达图像分类中常见的斑点现象,提高湿地分类精度.     

联合快舟一号影像纹理信息的城市土地覆盖分类

仅依靠光谱信息无法满足高分辨率遥感分类的应用需求,辅之以纹理特征信息进行分类,可提高影像分类精度。利用KZ\|1卫星影像和Landsat\|8卫星影像数据,基于面向对象的影像分割法和灰度共生矩阵纹理分析法对新疆石河子市局部城区进行了地表覆盖分类实验,将不同空间分辨率的全色影像纹理信息、光谱信息构成多种影像特征组合进行分类比较研究,以选择最佳的分类特征集。结果表明:KZ-1影像能为城市区域的土地覆盖分类提供丰富的纹理信息,面向对象的影像分割可较好地利用高分辨率数据的几何结构信息实现优化的影像分割,从而提高多光谱影像的分类精度,总体分类精度为90.06%,Kappa系数为87.93%,比单纯利用光谱信息分类的总体精度提高了8.02%,Kappa系数提高了9.65%,表明KZ\|1数据可为光谱分类提供丰富的纹理信息,从而提高城市区域的土地覆盖分类精度。