一种新的面向对象城市建筑物信息提取方法研究

为了提高城市建筑物信息提取精度,改进了常规的面向对象方法,以广州市白云区榕溪街区为研究区,针对其下垫面结构复杂的特性,采用多尺度分割和规则数据库结合的方法自动提取建筑物信息,并通过样本区进行了精度验证,将提取的结果与传统分类方法所得到的结果相互比较.研究结果表明:多尺度分割与构建知识库的方法对于建筑用地信息提取更为有效,与实际值更接近,总体分类精度达到87.01%,Kappa系数为0.87,为面向对象分类方法在城市建筑物信息提取的应用提供了新思路.     

面向对象的多层次规则分类地物遥感信息提取方法试验分析研究

监测土地覆盖变化是目前高分辨率遥感的重要应用领域，城市覆盖地物变更速度快、地物类型复杂，使用传统方法提取监测难度较大。针对此问题，选择云南省大理白族自治州上官镇为研究区，以GF-2 PMS遥感影像为数据源；采用面向对象的方法对研究区进行最优分割尺度分割，选取最优特征组合用于构建模糊分类规则，分层次进行地物提取，最终获得研究区地物类型分布图。运用混淆矩阵方法进行精度评价，面向对象的多层次规则分类法提取分类效果良好，分类总体精度达79.95%,Kappa系数为0.74。与基于像元的分类方法和单一尺度下面向对象的提取分类法相比，面向对象的多层次规则分类法精度明显提高，说明本方法运用于复杂地物提取分类具有较好可行性。     

高分1号融合光谱特征提取杭州湾河口沿岸湿地典型植被信息方法研究

河口沿岸湿地典型植被信息的遥感分类提取,是监测河口湿地生态环境变化的重要前提之一.以杭州湾河口沿岸湿地为研究区,通过实地采集的典型植被光谱数据与国产高分1号卫星影像数据建立相关关系,并结合面向对象方法的分割尺度及波段比等参数的设置,利用面向对象分类方法进行杭州湾湿地典型植被信息提取.研究结果表明:基于高分1号高空间分辨率数据,结合典型植被光谱特征和面向对象分类方法,有利于提高典型植被信息提取的精度,可以有效地提取湿地典型植被信息.     

基于易康软件的QuickBird遥感影像林分类型识别——以福建省将乐林场为例

【目的】研究基于面向对象方法的林分类型识别,解决森林资源监测的核心问题。【方法】以福建省将乐林场为研究样本,采用基于QuickBird遥感影像的蓝、绿、红、近红外4个多光谱波段为面向对象分类的试验数据,借助eCognition Developer 8.7(易康)软件,设置10种分割尺度(25～250,步长为25),应用带有线性核函数支持向量机分类器(support vector machine,SVM),分别对每种分割尺度下的3组特征(单独光谱、光谱+纹理、光谱+纹理+空间)进行面向对象林分类型分类。【结果】以尺度参数150对QuickBird遥感影像进行分割质量最高(ED3_Modified=0.37)。10种尺度上,在光谱特征中加入纹理特征能够明显提高分类精度,但引入空间特征分类精度几乎无变化。基于光谱+纹理特征在分割尺度150时获得了最高分类精度(总精度达到85%,Kappa系数为0.86)。【结论】分割尺度对面向对象林分类型识别精度有着重要影响。在所有尺度(25～250)下,光谱、纹理特征分类精度均高于单独使用光谱特征分类总精度,空间特征在林分类型分类中并没有起到作用。匹配良好的分割和参考对象时能够得到更高精度的分类结果,同时,轻微的过度分割或分割不足不会明显影响分类结果。基于易康软件的面向对象方法对QuickBird多波段遥感数据进行林分类型分类能够获得比较满意的结果。     

基于最优尺度模型的建筑物信息提取

建筑物信息在数字城市建设过程中具有十分重要的意义和作用,从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息已成为研究热点之一.本文结合当前现有的理论与方法,提出最优尺度的面向对象的方法对建筑物信息进行提取.首先采用多尺度分割算法对影像进行分割,然后采用最优尺度计算模型选取最优分割尺度,在分割的基础上构建建筑物提取知识库,最后采用最近邻...     

边缘检测与面向对象结合的高分影像建筑物提取

随着遥感影像分辨率的不断提升,影像中地物目标的细节变得更加清晰。由于早期影像分辨率较低,图像模糊,影像处理主要参考光谱信息,忽略了空间信息,提取精度一般。为了提高高分影像中建筑物的提取精度,充分利用光谱、空间、纹理3类信息,研究了基于面向对象的高分影像建筑物提取,并将基于改进Canny算子的多尺度分割与多规则相结合提取建筑物,最后用样本区验证精度。研究结果表明,该方法对高分影像建筑物的提取效果较好。与常规面向对象相比,方法对建筑物提取精度明显提升,且能更加充分的利用影像的空间信息与纹理信息。     

LiDAR与航空影像的融合分类与精度分析

为了弥补单一数据源在地物分类时的不足,提出将机载激光扫描(LiDAR)数据与航空影像融合进行地物分类的思想,实现基于面向对象和单像元的复杂城区多级地物分类.将真彩色航空影像与机载激光扫描距离影像融合,采用光谱特征和空间特征将影像分割成若干同质区域;利用多源数据产生的各种信息建立分类规则并实现基于面向对象的地物分类,将植被信息和高差信息与分类结果叠加,实现基于单像元的分类结果纠正,然后再以对象内包含的建筑物直线段数量为约束条件对分类结果中的建筑物进行三级精化分类.实验表明该方法能够有效地自动分离建筑物、树木、草地和道路,其中建筑物的制图精度和用户精度分别是92.53%和95.79%,整个区域的分类精度为89.62%,该方法在复杂城区可行有效.     

基于面向对象的热带林分类方法研究

【目的】为了加强热带林资源的保护,采用遥感技术对热带林植被进行分类研究。【方法】基于SPOT6高分辨率遥感影像,采用ESP多尺度分割评价模型与专家知识结合的方法确定最优分割尺度参数,在分割的基础上充分挖掘目标地物的光谱、形状及纹理信息,合理选择分类特征组合,建立分类规则,构建了一套基于面向对象的热带林多尺度分类方法。【结果】与单一尺度的分类方法相比,该方法分类精度有明显提高,分类总体精度达到84.46%,并且缩短了传统目视确定最优分割参数的时间,提高了分割效率和精度。【结论】基于面向对象的多尺度分类方法能够实现高精度的热带林植被信息提取,可为遥感分类技术在热带林的应用提供参考。     

基于面向对象的多尺度山地城市土地覆盖信息提取——以重庆市大学城城区为例

以重庆市大学城区的Quick Bird高分辨率遥感影像为数据源,基于多尺度分割算法获得内部异质性较小的对象,构建典型地物影像特征库,实现不同地类特征的针对性描述,采用级联方式综合最邻近分类算法和模糊分类算法优点,实现山地城市土地覆盖信息的面向对象提取,并把提取结果与传统监督分类方法进行对比分析;结果表明:综合使用地物的光谱、纹理、几何等特征的面向对象分类法提取结果稳定性好,分类效率高;面向对象分类能够有效避免"椒盐"噪声,分类结果具有很好的区域性和连贯性;面向对象分类法对于山地城市中光谱特征特别相近或相同的耕地和草地、建筑用地和道路的分类,精度分别提高了28.67%、9.24%、10.38%和8.79%,有效地克服了同谱异物和同物异谱现象;根据对比分析结果得知,面向对象分类法在山地城市土地覆盖信息提取中具有较高的可行性和一定的应用价值,同时由于研究区域的复杂性和研究对象的普适性,算法研究成果可以推广应用到其他山地城市区域。     

基于最优特征空间构建的随机森林算法在WorldView-2影像分类中的适用性研究

目前面向对象的分类研究中,对于研究区影像的分割尺度问题多以试验者的多次试验以及主观推断为主,缺乏定量化的评价标准。同时,在对遥感影像分类的算法选择以及在分类过程中,有效特征空间的选取均存在一定程度的主观性。针对遥感影像面向对象分类过程中分割尺度选择盲目及分类空间构造主观性较强的问题,以World View-2遥感影像数据为例,首先利用改进的全局最优分割尺度的方法获取研究区影像的最优分割尺度,在此基础上选取了研究区分割对象的48个特征,利用OOB误分率对各个特征的重要性排序;然后按重要性顺序以5为步长讨论特征数量对分类精度的影响,构建了用于分类的最优特征空间;最后将采用最优特征空间的随机森林算法获得的最佳分类结果,与面向对象的最邻近像元、决策树以及支持向量机分类算法进行了比较。结果表明,用于分类的特征数量与分类精度之间,并不是简单的正相关关系;与面向对象的最邻近像元、决策树以及支持向量机分类算法相比,利用最优特征空间进行随机森林分类的分类精度最高,表明该方法更适合于高分辨率World View-2数据的分类。     

基于面向对象的遥感影像植被信息提取

主要介绍了基于面向对象的遥感影像分类方法,借用eCognition软件通过设置不同分割尺度参数及特征值,进行了一个分割分类实例试验。结果显示,与传统的基于像元的分类方法相比,面向对象的遥感影像分类方法是具有很好的效果,提交了分类提取的精度。     

一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法

针对GF—1多空间分辨率遥感数据空间信息丰富,传统影像分类方法无法满足实际应用需要的问题,提出了一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法——object-RJMC算法,即在影像分割及特征提取的基础上,运用Relief F算法和J-M(Jeffries-Matusita)距离算法去除无关及冗余特征,筛选出适于各类别分类的特征,然后利用CART算法建立分类规则,完成分类过程。以GF-1号2 m、8 m和16 m空间分辨率的三组影像进行算法验证,并与object-CART和pixel-CART影像分类方法进行对比分析。实验结果显示object-RJMC算法的分类精度均高于object-CART和pixel-CART算法的分类精度;且对高空间分辨率的影像分类效果要优于对中低空间分辨率影像的分类效果。该算法减少了特征选择及规则建立的人工干预,克服了以像素为单位的分类算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通分类结果的问题,可有效地提高GF-1遥感影像分类精度。     

面向对象的城市绿地信息提取方法研究

在比较传统的城市绿地提取方法的基础上，采用了面向对象的图像分类技术，对QuickBird卫星图像进行上海市区绿地信息提取实验,得到了令人满意的结果，总体分类精度达到84.4%，较传统的监督分类方法提高了24.4%，具有明显的优越性和应用前景.     

面向对象的遥感影像水体信息提取

基于面向对象的遥感影像分析方法,在不同尺度分割遥感影像的基础上,根据影像对象的特征,如亮度、光谱、归一化植被指数(NDVI)、面积和上下文等信息,对水体信息进行了提取和分类.结果显示:与传统的基于像元的分类方法相比,面向对象的遥感影像信息提取方法具有很好的效果,同时也提高了信息提取的精度.     

面向对象的遥感影像分类研究

在基于传统的遥感影像分类方法的基础上,结合面向对象分析理论与方法,提出了面向对象的遥感影像的分类方法,通过实验分析探讨了面向对象影像分类的关键技术。包括多尺度的分割,分类器的建立,包括最近邻分类和模糊聚类分类。实验表明,面向对象的分类方法较传统基于像素分类法有较高的精度,具有很大的发展潜力。     

一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

基于自适应阈值的心音分段算法研究

心音信号可以反映人体心脏瓣膜活动情况,对心音进行分类可以区别出不同心音的病理性信息,这对于临床上诊断不同的心脏疾病具有重要的意义.心音分段是进行心音分类的前提,通过心音分段可以定位出心音中的第一心音(S1)和第二心音(S2),为心音特征参数提取与心音分类提供定位基准.为此,本文提出了一种新的自适应阈值选取心音分段算法.该方法首先利用小波变换默认阈值法对心音信号进行去噪;然后使用归一化香农能量来提取较为平滑的心音包络;接着对包络进行有效地峰值检测,从而确定初始大阈值TH1,并通过迭代法得到最终稳定的双阈值;最后进行心音分段以及分段结果分析.针对部分异常心音分段结果,如心音分裂等的分段结果,利用心音时域、能量等特性实现心音段的合并或去除,保证了分段结果的准确性.实验结果表明,本文方法对正常及异常心音分段准确率分别为97.24%和91.83%,总体分段准确率为95.56%,分段准确率高于传统的阈值选取分段方法.