一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法

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.     

一种面向对象的高分辨率影像最优分割尺度选择算法

近年来越来越多的高分辨率遥感卫星得到应用。传统方法已然不能满足高空间分辨率遥感影像的应用需求,面向对象的遥感影像处理方法应运而生。面向对象方法的基本处理单元是经过多尺度分割的具有较好的完整性和单一性的影像对象,相关研究表明不同目标有其最适宜的提取尺度。在分析两种最优尺度选择方法局限性的基础上。根据“类内同质性大。类闻异质性大”的最佳分类原则,提出面向对象的RMAS方法。该方法的思想是,当对象RMAS值最大时,对象内部的异质性最小、对象外部的异质性最大,此时的分割尺度为类别提取的最优分割尺度。根据最优尺度下信息提取精度最高的原理。实验验证了该方法的可行性。且能获得较好的分类结果。分析还发现RMAS折线有时会出现多个局部峰值的情况,说明最优尺度是相对的。通常是一个数值范围。对于面积较大的类别使用一种尺度不易将信息准确提取出来。需要根据应用目标选择合适的最佳尺度。     

高空间分辨率遥感影像小波域分形纹理特征提取

融合小波多尺度分析方法及分形纹理提取方法在遥感影像信息提取方面的优势,提出高分辨率遥感影像小波域分形纹理特征计算方法,以获取地物多尺度分形纹理属性,为遥感影像地类识别提供更好的标识.首先对遥感影像进行小波多尺度分解,进而基于DBC、多重分形纹理计算方法在各个分解层上提取地物纹理特征,通过比较分析,从中选取更为有效的小波域分形纹理特征.基于该方法,利用福州市高空间分辨率QuickBird遥感影像进行试验,并对QuickBird影像进行三级小波分解及纹理提取,结果表明:小波第一、第二分解层粗影像(CA1、CA2)及三方向平均细节影像(L1、L2)的DBC空隙特征及多重分形分维数结果作为最终甄选的小波域分形纹理特征更为合适.     

高分辨率遥感影像分割提取构筑物评估

面向对象的影像分析已成为针对高分辨率遥感影像信息提取和行业应用的一种先进方法.该方法的实用效果,基础和关键在于对影像中所关注地物目标的影像分割提取效果.针对高分辨率遥感影像地面构筑物的提取,采用经验性符合统计比较法,把自动分割结果与人工分割提取的地面构筑物区域轮廓相对符合程度分为3个等级:良好、可以接受和不可接受,对当前应用广泛的两种多尺度影像分割方法进行了地面构筑物分割提取效果评估.     

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。     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

基于均值漂移的高分辨率影像多尺度分割

高空间分辨率遥感影像在许多领域均有应用。由于遥感影像数据量大且内容复杂,目前少有针对这种影像的有效分割方法。引入一种快速、稳健的多尺度分割方法——均值漂移,该方法是一种通过简单迭代快速自适应上升的模式搜索法。基于均值漂移算法的分割方法,并充分利用光谱特征与空间特征,通过具有一定物理意义的参数控制分割精度,与目前商用软件eCognition提出的分割算法相比,同样达到与视觉分割一致的效果,并且速度更快。     

基于面向对象分类法和高分一号影像的露天矿区分类技术研究

为了实现高海拔脆弱生态环境下露天矿区的地物信息提取。利用高分一号卫星影像,对青海省天峻县江仓第五露天矿区进行了面向对象结合分形网络演化多尺度分割方法下的信息提取和分类。在充分利用遥感影像空间信息和地物特征的基础上将研究区域地物分为九类,并将分类结果与典型基于像素分类的最大似然法进行了对比。结果表明:面向对象结合分形网络演化多尺度分割方法针对高分辨率遥感影像分类结果质量优良,可以有效减少混合像元的干扰,总分类精度为88.45%,满足实际生产要求。实现了露天矿区的地物分类。该研究成果可为高海拔脆弱生态环境下的露天矿区管理发展提供技术和数据支持。     

高空间分辨率遥感影像分类最优分割尺度

在对高空间分辨率遥感影像进行分类时,为解决不同地物其空间尺度不同的问题,采用多尺度分割的面向对象分类技术,提出采用"对象完整面积个数最多法"的分割方法,研究得出道路、农田、居民地、裸地、水域的最优分割尺度分别为20、30、50、80和100,采用成员函数法对分割后的影像进行分类,并将分类后的结果与基于像元的监督分类结果进行了对比.研究结果表明:使用"对象完整面积个数最多法"实现最优分割的面向对象分类技术的分类精度高于基于像元的分类精度.     

高分辨率遥感影像线性基元的提取

叙述了线性地物特征基元的概念,总结了特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架,即在大尺度下的粗分割后进行线性基元提取的技术流程过程。     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

辽阳职业技术学院高尔夫学院发展现状研究

采用问卷调查法、文献资料法、数理统计法对辽阳职业技术学院二级分院高尔夫学院成立三年来招生、专业设置、教师队伍与实习实训等现状进行深入调查与分析,结果表明:在招生方面,高尔夫学院目前还未能得到家长的充分认可,招生人数不多;专业设置单一,实践教学及社会服务能力薄弱;实习实训条件较好,但仍需进一步完善;教师队伍建设相对滞后.针对上述情况,给出促进高尔夫学院稳步发展的建议.     

关于一维非自治时滞系统点态退化的例子

给出了一维非自治时滞系统点态退化的几个例子。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

鸡法氏囊病及其防治

报告鸡法氏囊病的流行状况，主要症状，剖检情况及诊断，提出了综合性防治措施。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。     

发动机转动惯量的实验测定

发动机转动惯量是发动机系统动态模型的一个重要参数,一般需要通过试验测取发动机转速衰减曲线,再由曲线拟合而得。在文中提出一种试验曲线的全程拟合法,比以往的标定转速点拟合法可以取得更高的精度。     

接受美学的期待之路——读者接受与文学的创新

文学发展的动力之一在于创新。在接受美学诞生之前,学者们往往从作家的角度讨论文学创新问题。本文用接受美学的理论探讨文学创新的问题。笔者将文学创新的标准与读者接受相结合,就创新的三个方式与期待视野的方法论进行了初步的探讨。最后得出的结论是:读者期待视野的提高是作家作品创新的主要依据,作家在文学创作中应该充分考虑读者的接受才能做到创新。     

膨胀土路基沉降的可靠度分析

针对膨胀土路基沉降的不稳定性和随机性等特点，以膨胀土的膨胀率、线收缩系数、初始含水量、工后沉降期始末的孔隙比变化量和固结度变化量、工后沉降期末的含水量等为基本变量，提出了膨胀土路基沉降的可靠度分析方法和可靠度指标的迭代计算步骤，并就具体工程实例进行了膨胀土路基沉降可靠度计算．结果表明按强度和稳定性设计原则设计的路基的工后沉降超过容许沉降的失效概率较大。