基于面向对象的长株潭地区遥感影像分类方法

结合Landsat TM遥感影像和环境减灾卫星HJ-1-A、B影像数据,基于面向对象的遥感影像分类技术实现长株潭地区土地利用/覆被的分类提取.综合利用隶属度函数和最邻近分类方法设置分类规则,逐步提取林地、湿地、耕地、人工表面的地物信息.以地形复杂多样的长株潭地区为研究区,收集整理具有代表性的样点用于分类和精度评价.结果表明,利用隶属度函数方法分类结果基本能满足生产者和用户的需要,但是林地、耕地内部二级类精度相对较低,错分比较严重,采用最邻近分类优化分类结果后,研究区总体分类精度达到86.05%,耕地和林地一级类分类精度分别提高到73.63%和87.1%.     

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。     

基于Quickbird影像的额济纳胡杨林树冠提取

论文以QuickBird数据为例,基于高空间分辨率卫星影像,开展了内蒙古额济纳胡杨林树冠信息提取方法的研究.在数据融合的基础上,采用面向对象的多层次图像分割方法,提取了影像中的树冠信息.结果表明,稀疏胡杨林样区的整体用户精度为87.63%,生产者精行快速定住.     

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。     

基于HJ影像的面向对象土地覆被分类方法

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.     

基于纹理的面向对象分类的稀土矿开采地信息提取

原地浸矿法和池浸法/原地堆浸法(非原地浸矿法)是江西省稀土矿开采常用的方式。以江西省定南县为研究区,根据稀土矿开采方式和特点,采用面向对象分类的方法,结合纹理信息、面积大小及上下文关系等特征,对研究区2010年的ALOS影像进行稀土矿开采地的信息提取,有效区分了原地浸矿法和非原地浸矿法开采区,且两者的总体精度高达85%。并采用回溯法提取了2001年的稀土矿开采地的信息。最后根据稀土矿区分布图,对稀土矿开采现状以及2001—2010年的十年开采变化情况进行了分析。该研究可为该区域及相关矿产资源开采区的环境遥感监测提供数据支持和技术借鉴。     

基于分水岭与多尺度相结合的影像分割方法

分水岭分割是一种应用较广泛的影像分割方法,它能自动生成单像素宽度的封闭轮廓,但需要把影像分割成过多小区域,从而导致影像分割耗时且工作量大。本文就此提出一种分水岭和多尺度相结合的高分辨率影像分割方法。该方法首先运用分水岭方法对融合了亮度梯度和纹理梯度的综合梯度进行计算,然后将同质性度量值最小的区域对合并,最后结合改进区域邻接图进行区域合并。实验结果与基于分水岭和区域合并的影像分割算法得到的结果进行比较,证明该方法不仅能充分利用高分辨率遥感影像中地物的光谱、形状、纹理等特征,而且减少了计算时间。     

基于目标分解的面向对象决策树PolSAR影像分类

为了解决极化合成孔径雷达(Polarization Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像单一分类方法不能充分利用其中的丰富信息问题,结合目标分解理论、面向对象思想和C5.0决策树算法,对PolSAR影像进行多种方式的极化分解,提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,并将提取的参数分割为对象,最后,采用C5.0决策树算法进行分类.采用RADARSAT-2全极化SAR数据进行实验,并将分类结果与经典的分类方法进行了对比,证明了本文提出方法的有效性.该成果将在PolSAR影像分类中发挥更大的作用.     

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.     

高分辨率遥感影像城区地物信息提取技术研究

遥感技术是20世纪60年代兴起并迅速发展起来的一门综合性探测技术,现在遥感技术广泛地应用于多个领域的同时,面对遥感影像的海量数据,解译质量和解译效率就显得尤为重要。在总结以往遥感影像信息提取技术的主要难点和不足的基础上,重点讨论了面向对象遥感影像城区地物信息提取技术思路,最后对此思路进行总结与分析,指出了目前存在的问题和今后的研究方向。     

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。     

基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取

运用面向对象分类法中的基于监督分类和基于规则的滑坡识别方法,选择合适的特征属性,利用Aster和Geoeye的融合影像对构林坪流域进行滑坡信息提取,并对分类结果进行精度评价和比较.结果表明:基于监督分类的滑坡信息提取总体精度为66.58%,Kappa系数为0.65,具有较高的分类精度;基于规则的滑坡信息提取方法也取得了84.7%的识别结果,但是区域特殊地形地貌和引发滑坡因子的复杂性导致了72.6%的分歧因子.总体上基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取在白龙江流域具有良好的适用性.     

面向对象技术在管理信息可视化分类研究中的应用

借鉴面向对象技术提出了面向对象分类的原则和步骤，按照信息可视化的展示方式将管理信息分为离散状态类、连续状态类和事务类，建立了管理信息可视化分类体系。     

面向对象森林分类的多分类器结合方法研究

为改善面向对象的SPOT5遥感图像森林分类精度,在多分类器结合的投票法、Bayesian平均法和模糊法的基础上提出综合保守投票法和模糊法的多分类器结合新方法——投票模糊法。对最小距离、马氏距离、Bayes准则、模糊逻辑和支持向量机5个分类器结合的试验检测结果表明:采用投票模糊进行分类器结合,总体分类精度和Kappa系数均比投票法、Bayesian法和模糊法的高,也略高于分类效果最好的单个分类器——Bayes分类器,且各类型间生产者精度的差异减小。但分类器结合效果不很明显,其主要原因可能是各分类器采用同一套训练样本,分类器输出结果之间存在较高的关联性,并且所分类型较多。因此,在实际应用中,应尽可能确保各个分类器训练样本的差异性,或者尽可能地避免每个分类器都采用相同的对象特征。     

基于面向对象的高校教材管理信息系统建模的研究

根据对面向对象分析、设计与建模及可复用构件理论的研究,结合在软件开发中的实践经验,通过对高校教材管理内容、方法及特点的充分考虑,采用当前面向对象领域最为流行的统一模语言进行了系统模,开发了一套集教材计划、入出库管理、统计服报及打印等功能于一体的系统软件,这对高校提高教务管理的工作效率和质量具有较大的促进作用。