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。     

基于多源信息空间的遥感影像自动解译研究

通过分析遥感影像自动解译的研究现状和存在的问题,提出了基于多源信息空间的遥感影像自动解译的研究方法,将遥感影像分为光谱信息空间、形状信息空间、区域地学信息空间、干扰信息空间等四个信息空间,通过对多源信息空间的数学描述和计算机处理实现了遥感影像的自动解译.     

基于多源遥感数据协同的河南省矿山环境信息提取研究

为了改善河南省矿山地质环境动态监测技术,提高矿产资源科学管理水平,利用高分辨率遥感卫星影像和InSAR数据,使用最优分割参数法和随机森林分类法提取河南省矿山区地质环境要素信息;利用多时相InSAR叠加分析法辅助矿山地质灾害解译,完善河南省矿产区地质环境遥感解译体系.研究结果表明,利用影像信息层次结构优先分离和随机森林分类提取分离后的环境要素的方法所提取的信息分类精度可达89%;利用二轨道差分干涉图辅助分析矿山地质灾害,能够进一步提高矿山地质环境解译准确度.     

面向对象的遥感影像矢量编辑系统的设计与实现

在对遥感影像进行自动分割之后,需要对分割后的数据进行编辑,以用于后期的影像分类。本文针对遥感影像分割后的边界数据,设计相应的数据结构和算法,构建了面向对象的遥感影像矢量编辑系统,重点介绍了该系统的结构及实现过程中的关键算法,包括大数据量的快速显示、撤销与重做的实现等。同时,将该系列算法封装成为组件,以API的形式供其他遥感影像分类系统使用。     

基于多波段影像特征的土地利用分类

利用Landsat TM遥感影像,在ENVI4.2软件的支持下,分析了甘肃省张掖市TM多波段地物影像特征,建立解译标志,利用监督分类方法对该区域土地利用进行分类。     

基岩裸露区基于多光谱遥感影像的快速地质解译——以甘肃北山黑山地区为例

目前遥感地质的影像解译主要以传统的目视解译为主,借助经验,方法落后、效率低下,且缺乏基于光谱的计算机自动分类、基于专家知识的决策树模型或面向对象特征等自动提取方法;目前遥感地质的解译主要强调遥感影像的空间分辨率,而对于图像波谱数据利用非常少.本研究旨在通过各种图像变换或增强手段,发挥人眼对部分彩色空间图像特别敏感的特点,利用已有地质背景资料划分符合地质习惯的单一地层或岩体的区域,建立典型的感兴趣区,然后计算其平均波谱,进而利用ENVI软件监督分类中的神经网络分类工具,设定恰当的权重与临界阈值,最后达到较好区分不同地层或岩体的目的.本研究选择甘肃北山黑山地区,利用lansat8多光谱数据进行试验,其研究成果可为遥感地质工作提供快速智能的影像解译方法提供参考,同时也可以应用于青海、西藏等广阔的基岩出露区域,为矿产资源勘探提供科学依据和决策支持.     

基于最小异质性区域生长法的多尺度城市地物影像分割

遥感影像分割是面向对象影像分类中的关键技术.针对地物景观的多尺度效应与高分辨率影像的高空间分辨率特征研究了多尺度分割与多特征最小异质性准则,分析了其有效性及可行性.基于区域生长的原理与方法,采用多尺度分割与最小异质性算法,对不同分辨率遥感影像和地物类型的样区进行分割技术的应用实践,分析总结了分割参数与影像特征参数的关系和各种参数的确定方法.     

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。     

基于改进的均值漂移算法的高分辨率遥感影像分割方法研究

影像分割是面向对象信息提取的关键,其分割结果的精度高低将对信息提取结果精度产生重要影响。本文在研究均值漂移(Mean shift)算法的基础上,对图像的多维特征向量加以改进。该改进算法先通过改进颜色特征距离公式来对高分辨率遥感影像进行预处理,然后加入纹理特征向量,并设置纹理特征的参数值和迭代次数,进而对高分辨率遥感影像进行分割。文章采用该改进的均值漂移算法对遥感影像进行分割实验,并与业界公认的ecognition软件的分割结果进行对比,实验结果表明:该改进算法得到的分割精度更高,能得到更好的分割结果。     

遥感影像在土地利用变更调查中的应用

遥感影像在土地管理中有相当广泛的应用。选用SPOT 5遥感影像为基础数据源,通过对天水市郊区影像数据进行重采样、几何纠正和影像融合,使融合后影像同时具有多光谱特性和高分辨率,提高影像的解译度。对融合后的影像进行人机结合的解译,并对解译后的分类结果进行了精度分析。结果表明,通过以上方法和步骤可以使遥感影像应用于土地变更调查。     

基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究

图像分割技术为遥感图像解译和分类的一种重要方法,目前主要应用在中分辨率影像中,由于高分辨率影像的信噪比低,直接进行图像分割,效果不佳．对2010年3月湖北省襄阳市高分辨率的快鸟影像,进行降噪处理及改进阈值策略来改善灰度迭代阈值法的图像分割效果．首先运用数学形态学的闭运算对影像进行降噪处理,然后采用灰度迭代阈值法和最大类问方差法的图像分割对影像进行分割对比研究．结果表明,灰度迭代阈值法在时间效率及影像分割效果方面优于最大类间方差法．     

基于时间序列NDVI的河套平原农田分类方法

河套平原是中国北方重要的农业基地,利用遥感影像开展河套灌区监测具有重要意义。该文利用时间序列NDVI,分析了不同作物在生长周期上的差异对其NDVI的影响。将多尺度分割和FCM分类算法相结合,发展了一种基于区域的农田遥感影像分类算法。利用本文的方法对五原县农田区域的时间序列NDVI进行分类实验。结果表明,该文的方法可以有效区分非农田、葵花和小麦。基于区域的遥感图像分类算法中,尺度参数的选取是非常重要的。     

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.     

应用ETM~+数据解译甘其毛道地区地层

采用单波段灰度拉伸、彩色合成及与高分辨率遥感影像数据融合、波段比值、主成份分析等遥感数据处理方法,对原始ETM+影像数据进行处理。根据影像处理结果,运用目视解译方法,并遵循由已知到未知、由宏观到微观、由简单到复杂、取其长避其短的解译原则,参考该地区1∶5万与1∶20万地质图,对甘其毛道地区出露的岩石地层进行了全面的解译。通过解译,划分岩石地层影像单位15个,对其建立遥感解译标志。经野外验证,所划分的岩石地层单位基本与实际相吻合。本文详细介绍甘其毛道地区ETM+卫片数字图像处理的地层影像解译方法、解译标志和解译成果。     

地理国情普查中地表覆盖信息提取技术研究

地理国情普查的开展,促使地表覆盖信息提取技术向智能化、高效化发展;以西藏地区作为研究区域,选用2011年11月空间分辨率为0.5 m的WorldView_2影像作为数据源,采用目视解译、计算机自动解译、计算机人工交互解译3种遥感信息提取方法进行土地覆盖信息提取;通过实验对比分析,3种解译各具优势与不足,分类结果精度与遥感影像质量与解译区地形复杂程度和目标地物种类息息相关,在地理国情普查过程中需要综合使用.     

基于卫星遥感影像的地质环境及灾害类型解译分析

本文详细叙述了利用多源遥感影像数据,进行遥感数据处理及基础影像图制作的过程,以及遥感解译的工作方法。并以宁夏青铜峡地区遥感影像图制作成果为例,对该地区不同的地质环境及地质灾害类型进行了解译分析,为该地区地质环境及地质灾害详细调查做好前期测绘准备工作。     

LU/LC样本影像数据库管理系统的构建及其应用

针对遥感解译及土地核查中传统的人机交互方法人为影响较大、精度不稳定、判读标准不一等现象,综合地总结了土地利用/土地覆盖(LU/LC)常见典型地物样本及影像特征信息,通过建设数据库的总体流程、基本示例影像以及关键技术,从而构建具有一定通用性的LU/LC样本影像数据库管理系统,解决了遥感解译及土地核查过程中主要涉及的大量遥感图像和繁杂的属性文本信息等问题,实现对样本影像数据统一存储、有序管理以及实时更新,更好地为生产决策服务。同时,结合该样本影像数据库,将LU/LC样本库知识学习应用于福州市地区1994年、2000年、2009年、2013年的遥感影像解译,获得影像的分类精度分别为87.89%、91.46%、88.35%、88.62%。结果表明,建立LU/LC样本影像数据库辅助解译减少了判读误差,并且精度较稳定及符合生产要求。     

高分辨率遥感影像解译方法探讨

随着测绘技术的飞速发展,高分辨遥感影像的解译十分重要。高分辨率遥感影像解译是指从已获得的高分辨率遥感影像上获取目标地物信息的过程。论文重点讲述了高分辨率遥感影像解译的原则、方法和细节问题,这使得遥感影像能被高效、准确地解译并最终成图,同时也会推动各种新的遥感技术应用,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

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。     

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。