基于遥感与GIS空间分析的电力优化选线研究

该文针对输电线路径优选的目标,依据多源遥感数据,基于各种地物类型光谱特征知识分析,并结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素。研究结果表明,该分类方法能有效地进行地物分类与识别,特别是综合光谱和纹理信息有效地解决了裸土与居民地的混分现象。同时利用遥感立体像对数据,基于数字摄影测量方法构建了DEM,其精度能够满足输电线路径优选的要求。综合地物和地形多要素作为输电线路径优选的约束条件,采用GIS空间分析方法,实现了输电线路径优选。     

GIS技术用于电力线路勘测的思路研究

该文针对输电线路径优选的目标,依据多源遥感数据,基于各种地物类型光谱特征知识分析,并结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素。研究结果表明,该分类方法能有效地进行地物分类与识别,特别是综合光谱和纹理信息有效地解决了裸土与居民地的混分现象。同时利用遥感立体像对数据,基于数字摄影测量方法构建了DEM,其精度能够满足输电线路径优选的要求。综合地物和地形多要素作为输电线路径优选的约束条件,采用GIS空间分析方法,实现了输电线路径优选。     

基于QuickBird数据的输电线路径优选中地表信息提取

针对输电线路径优选的目标,利用QuickBird数据,基于地物类型光谱特征分析,结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法,提取影响输电线路径选择的主要地物要素.研究影响输电线选线的相关要素(如居民区、道路、水体等)及其背景地物要素(如耕地、空地等)的光谱特征和纹理特征,确立以4个波段亮度值、归一化植被指数(NDVI)和纹理对比度参数作为特征变量,建立了基于光谱和纹理组合的决策树分类模型,有效地实现居民地、道路和水体信息的提取,并将自适应滤波方法用于分类后处理,优化了分类结果.总体精度由82.09%提高到92.83%,Kappa系数由0.760 8提高到0.904 1.该精度能够满足输电线路径初选优化的要求,为提取影响输电线路径初选地物要素提供了高效快速的技术方法和基础地理数据.     

一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法

基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。     

基于面向对象方法的天津市滨海新区湿地信息提取

基于天津市滨海新区2021年的Sentinel-2遥感影像数据,针对传统遥感影像湿地分类的不确定性问题,选择了面向对象分层分类的方法。采用面向对象多尺度分割算法,依据地物光谱异质性特征将遥感影像分割为光谱相似的对象,再结合不同地物的光谱指数、空间几何特征、纹理特征构建层次模型,分层提取湿地信息。分类效果同随机森林分类方法相比较,结果表明：利用面向对象的分层分类方法总体分类精度达到91.75%,Kappa系数为0.91,分类结果“斑驳现象”减少,湿地边界清晰完整。     

融合纹理增强的遥感影像地物分类泛化性分析

为了解决因时空特征差异而导致遥感影像地物分类泛化性较弱的问题,提出了一种纹理与光谱特征联合的地物分类思路。通过筛选得到的纹理特征对光谱特征进行强化,并利用现有的深度学习框架,对各个纹理特征组合的分类效果进行评价。为了充分验证方法的有效性,在多组不同时相和地域的遥感影像中进行了特征筛选和测试。结果表明,将绿色光谱的方差、同质度及角二阶矩纹理特征与光谱特征进行叠加,可以有效抵抗季节和地域因素,进而提高分类的泛化性,尤其对水域和居民地检测的改善效果更加明显,平均交并比可提高5%~10%。同时,为基于深度学习的小样本地物分类研究提供了新的技术思路。     

基于多特征的高光谱遥感土地利用信息提取

【目的】为了降低高光谱遥感数据噪声,提高土地利用分类信息提取精度,探索结合纹理和空间信息的分类方法。【方法】以河南镇平县Hyperion高光谱成像光谱仪获取的高光谱影像为数据源,借鉴决策树分类思想,采用了一种结合光谱、纹理和空间信息的高光谱遥感多特征地类提取方法,先通过提取光谱特征初步提取地类,再分别采用提取纹理特征和基于空间信息的植被提取进行详细地类信息的分层提取,最后,用地面实测样点验证各类土地利用类型的分类精度,比较了用不同方法对不同地类的提取效果。【结果】基于多特征的地类分层提取体系中,采用各波段光谱反射率区分大的地类,再用纹理特征进行光谱差异较小的地类划分,而基于空间信息进行植被的分类。通过结合纹理和空间信息提取方法的总分类精度达86.7%,较最大似然法分类精度提高13.3%。【结论】高光谱与纹理和空间信息相结合的遥感分类方法能有效减小噪声,提高分类精度,可为土地利用分类提取研究提供一定的参考。     

结合多特征的高光谱遥感土地利用信息提取

【目的】为了降低高光谱遥感数据噪声,提高土地利用分类信息提取精度,探索结合纹理和空间信息的分类方法。【方法】以河南镇平县Hyperion高光谱成像光谱仪获取的高光谱影像为材料,借鉴决策树分类思想,采用了一种结合了光谱、纹理和空间信息的高光谱遥感多特征地类提取方法,先通过提取光谱特征初步提取地类,再分别采用提取纹理特征和基于空间信息的植被提取进行详细地类信息的分层提取,最后,用地面实测样点验证各类土地利用类型的分类精度,比较了用不同方法对不同地类的提取效果。【结果】结合多特征的地类分层提取体系中,采用各波段光谱反射率区分大的地类,再用纹理特征进行光谱差异较小的地类划分,而基于空间信息进行植被分类。通过结合纹理和空间信息提取方法的总分类精度达86.7%,较最大似然法分类精度提高13.3%。【结论】高光谱与纹理和空间信息相结合的遥感分类方法能有效减小噪声,提高分类精度,可为土地利用分类提取研究提供一定的参考。     

基于面向对象分类方法的城市用地类型提取

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.     

基于多特征融合的反向传播神经网络高分影像分类与变化检测

为了降低基于高分影像的土地利用分类后的错分和漏分的可能性,提高分类以及变化检测精度,本文以广西桂林市临桂区为研究区,采用WorldView-2号以及高景一号高分影像,基于多层前馈(back propagation, BP)神经网络方法融合遥感影像的纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征,制定出4种特征数据集融合方案,实现对植被覆盖率较大地区的地物识别与分类;然后选取最优分类结果,进行桂林市临桂区2017与2020年土地利用变化检测。不同方案的对比结果表明,融合纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征的第四种方案可以得到较为有效的分类以及变化检测结果,分类的总体精度为92.92%,Kappa系数为0.9028,保持了较高正确率。     

基于几何特征与NDWI的城市水体信息提取研究

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.     

遥感影像的云及其阴影覆盖区光谱重构

以往遥感影像的云及其阴影去除方法侧重于受遮盖地物的几何特征恢复,不利于基于光谱特征的信息提取。为此,提出一种基于地物类别特征的光谱重构方法,采用两期相邻年
份相近物候期的遥感数据,借助归一化差值和决策树分类的方法,检测厚云及其阴影,并提取相应区域地表覆盖类型信息,对两时相遥感影像各波段被遮挡区的每种地物类别做线性回归分析,获取被遮挡区的重构数据。实验结果表明,该方法在恢复受云影响地物几何信息的同时,较好地实现了遮盖区地物光谱信息模拟。     

融合物候及纹理特征的茉莉花种植区提取研究

为充分挖掘图像时序物候信息、几何空间、纹理特征在农作物监测提取研究上的优势，本研究通过构建物候参数与纹理特征的方法对广西横州市茉莉花（Jasminum sambac）种植区进行提取，该方法通过增强型时空自适应反射率融合模型（ESTARFM）融合年度内“高空间-低时间”“高时间-低空间”的遥感图像，重建生成年度中低尺度的卫星影像，获取研究区内不同植被的物候信息参数，并结合地物光谱信息提取地物纹理特征。选取物候参数、纹理特征作为茉莉花种植区分类提取信息，对不同的参数特征进行组合，开展分类对比和综合精度量化评价。结果表明，重建时序归一化植被指数（NDVI）数据结合物候参数及纹理特征的茉莉花种植区提取方法，总体分类精度达到88.36%，Kappa系数为0.863 3，在中低尺度多光谱影像遥感数据“时空信息”的缺失下对茉莉花种植区提取具有良好的效果。     

基于Sentinel-2A影像的森林类型提取研究

基于Sentinel-2A遥感影像的光谱特征、指数特征和纹理特征,结合野外调查数据、森林二类调查数据和DEM数据等辅助数据,采用分层多尺度分割提取技术,对研究区主要森林类型进行提取.研究表明:主成分变换前三个分量的加入有助于提高影像分割效果和分类精度;在影像光谱特征基础上,加入指数特征和纹理特征可在一定程度上提高森林类...     

基于光谱与纹理信息的Worldview-2影像地物分类

高分辨率遥感影像分类是遥感影像处理领域中的一个重要的研究方向.选取Worldview-2影像,分别以光谱信息和光谱结合纹理信息为分类数据,采用最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)进行监督分类,用混淆矩阵对分类结果进行评价.结果表明,9×9为最佳纹理窗口;SVM法分类精度明显优于MLC法;基于光谱结合纹理信息的分类精度明显优于单纯基于光谱信息的分类结果.辅以影像纹理特征,采用SVM法可以较为有效提取Worldview-2地物信息.     

基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

基于光谱与纹理信息的Worldview-2影像地物分类

高分辨率遥感影像分类是遥感影像处理领域中的一个重要的研究方向.选取Worldview-2影像,分别以光谱信息和光谱结合纹理信息为分类数据,采用最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)进行监督分类,用混淆矩阵对分类结果进行评价.结果表明,9×9为最佳纹理窗口;SVM法分类精度明显优于MLC法;基于光谱结合纹理信息的分类精度明显优于单纯基于光谱信息的分类结果.辅以影像纹理特征,采用SVM法可以较为有效提取Worldview-2地物信息.     

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。     

基于随机森林算法的航空高光谱数据分类方法研究

高光谱数据具有光谱范围广,光谱分辨率高等优势,可以用于不同地物的分类识别,为近年来遥感领域的研究热点。采用随机森林算法对机载高光谱数据进行了地物分类识别研究,首先选取不同种类的地物样本,并对每类样本打上类别标签,每个像素包含的波段数即为样本的特征数,送入随机森林分类器进行训练;然后将训练好的分类器对待分类的高光谱影像数据进行分类,待分类的数据初始化为统一的类别标签;并根据袋外数据自变量的扰动对分类精度的影响,计算不同波段特征对分类效果的重要性系数。实验采用C++语言结合Intel Open CV计算机视觉库,编写了高光谱影像分类识别程序,对机载AISA高光谱传感器获取的甘肃省张掖市农村与城市影像数据进行分类,结果表明本文算法具有较高分类精度和可靠性。     

基于特征组合的黄河源园区土地覆被分类

为了解黄河源园区地物分布格局,本文以黄河源园区为研究对象,利用Landsat 8 OLI影像获取其光谱、植被、水体和纹理特征,采用Relief F算法对所有特征进行重要性排序,选出前8个特征作为优选特征;基于随机森林(RF)方法研究不同特征组合对分类结果的影响,为评估RF方法的效果,对优选特征组合,采用决策树、K近邻、...