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基于面向对象的遥感影像植被信息提取 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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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. 相似文献
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变化信息是遥感图像中的一类重要信息,变化信息的自动检测是遥感图像智能解译的重要研究领域.利用面向对象分类技术,对一种同一地区不同数据源的高分辨率遥感影像采用了分类后比较的变化检测方法.介绍了方法原理,建立规则以及实现过程;最后利用提出的方法对同一地区不同时相的QuickBird影像和IKONOS高分辨率遥感影像实施了变化检测实验,结果表明将基于面向对象技术的变换检测方法用于不同数据源的高分辨率遥感影像变化信息的检测是切实可行的,并具有较高的提取精度. 相似文献
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在遥感影像获取地物信息过程中,有效提取水体信息与掌握其变化趋势,已成为水资源合理利用,实时规划以及未来保护的重要依据.选用浙江长兴县高分一号遥感卫星数据,根据遥感影像不同地物光谱特征,运用归一化水体指数方法(NDWI)并参考影像包含的几何特征,借助易康软件平台进行遥感影像的面象对象分类,分类为水体和其他两种类别.通过归一化水体指数与基于易康面向对象分类结果与传统基于像素分类的结果进行综合对比分析,基于几何特征与NDWI的分类方法明显优于传统基于NDWI分类方法,能更好利用影像所含的地物特征信息,其结果更加符合真实情况. 相似文献
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通过分析ZY-3卫星遥感影像光谱特征、数据质量,探讨其遥感影像在土地利用分类监测领域的应用前景.基于遥感影像特征,结合面向对象的分析思想,选择训练样本构建决策树分类模型,进行土地利用计算机自动分类,并通过混淆矩阵和Kappa分析对分类精度进行评价.研究表明:1)基于决策树模型和面向对象分类方法,ZY-3卫星遥感影像分类总体精度为88.76%,有助于提高影像分类精度;2)在分类模型中,ZY-3卫星影像对水域、耕地、公路用地和林地影像辨识度较高,而对于其它用地类型相对不足.3)ZY-3卫星数据高分辨率影像特征明显,影像可用于土地利用分类监测. 相似文献
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基于HJ影像的面向对象土地覆被分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于HJ影像的面向对象技术土地覆被分类的一整套方法,即采用面向对象的影像分类技术,充分利用影像的光谱特征、空间特征、纹理、上下文关系,综合运用多层分割、整体分割、类内分割和局部分割模式,融入二叉树流程法,以多时相HJ影像为实验数据,对土地覆被类型进行自动提取.并以地形复杂的麻阳苗族自治县为例进行实验研究,结果表明:分类总体精度为82.88%,能够满足利用遥感影像进行土地覆被信息提取的精度要求,说明是可行的;由于中分辨率的HJ影像提供的光谱细节并不是很丰富,HJ影像面向对象土地覆被分类技术的光谱特征优势不明显,利用二叉树流程法和多种分割方法是降低误差提高分类精度的有效途径. 相似文献
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一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法 总被引:2,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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结合IKONOS影像和LiDAR数据,应用面向对象分类分析方法试验提取高分辨率多光谱卫星影像城区建筑物.处理流程包括如下步骤:(1)影像融合增强;(2)影像分割;(3)影像对象分类;(4)建筑物对象几何形状规则化处理.试验结果表明,面向对象分类分析是一种适于利用高空间分辨率遥感影像数据进行城区建筑物制图的有效方法.该方... 相似文献
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基于面向对象分类方法的城市用地类型提取 总被引:1,自引:0,他引:1
丰富的高分辨率影像及面向对象分类方法为城市土地利用分类与分析提供了新的机遇.以SPOT-5 2.5 m融合后的多光谱遥感影像为主要数据源,采用基于规则的面向对象分类法进行分类.首先分析典型地物的影像光谱特征、几何特征和纹理特征,找出区分点进行,对最终的房屋、工厂、道路、阴影、未利用地5类城市用地进行精度分析,进而对面向对象的分类方法及存在问题进行阐述. 相似文献
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基于面向对象的热带林分类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
【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。 相似文献
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一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础. 相似文献
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随着高分辨率遥感技术发展,高分辨率遥感影像得到广泛应用,特别是高分辨率遥感影像面向对象信息提取技术应用广泛.本文以某地区遥感影像为基础数据,探讨了高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取的技术方法,并对耕地信息提取实验结果进行精度评价,得到了良好的效果. 相似文献
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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。 相似文献
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土地利用变化信息自动提取方法 总被引:4,自引:4,他引:4
在深入研究了基于 3S 技术更新土地利用图件的方法基础上,从实用化的角度出发,建立了一套利用 3S 技术更新土地利用基础图件的技术流程与方法,并针对不同的数据情况和变化信息自动提取难等问题提出了基于土地利用图斑单元的知识库变化信息自动发现方法、多波段遥感影像交叉相关分析变化识别方法及面向对象的遥感影像分类变化检测方法。然后结合实验数据,对整个工艺流程进行了编程实现和试验验证。实验证明,更新方法在国土资源部的课题中得到证实是切实可行,并取得了一定的效益。 相似文献
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图像分割与SVM的城市森林植被分类技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《青海大学学报》2017,(3)
为了实现城市森林植被种类的信息提取,文中采用面向对象结合支持向量机的分类方法,基于无人机影像数据对上海某校区内的城市森林进行了植被分类技术的研究。利用影像数据中各类地物的光谱、纹理等特征信息,将城市森林植被类别分为四类,并将分类结果与最大似然法分类结果进行对比分析。结果表明:该方法实现了高分辨率遥感影像的城市森林植被分类,不仅消除了分类过程中的"椒盐现象",而且有效提高了植被分类精度。最大似然法分类结果的分类精度为55.12%,面向对象结合支持向量机的分类精度达83.60%,提高了28.48%。实验结果满足精度要求,可为城市规划提供数据支持。 相似文献
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中巴地球资源卫星(CBERS)作为目前最主要的国产资源卫星,在土地覆盖监测中具有广泛的应用前景。结合土地覆盖遥感分类新技术的发展和应用,以典型煤矿城市为例,对CBERS遥感影像应用于矿业城市土地覆盖分类的若干新方法进行了试验与分析。在这些新方法中,面向对象分类方法克服了传统基于像素分类中存在的问题,支持向量机在分类精度方面比传统分类器具有一定的优势,混合像元分解方法则实现了亚像元级地物成分比例的估算。这些新方法的有效应用将促进国产卫星数据源在典型区域的应用,同时服务于遥感专题应用信息处理精度的改进和提高。 相似文献