基于面向对象的高分辨率遥感影像道路信息提取方法

采用一种基于面向对象的道路提取方法,阐述了影像理解、影像分割、对象层次结构等几个关键思想,提出如何解决传统高分辨率影像提取道路方法,如边缘检测、滤波等存在的不足,并对高分辨率遥感影像提取道路的实用性进行思考,为下一步具体应用指明方向。     

面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法

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.     

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.     

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.     

基于高分辨率遥感影像的植被信息提取

本文利用面向对象影像分析的方法在eCognition的软件平台上,对中南大学校本部及周边地区的QuickBird快鸟遥感影像进行预处理,多尺度分割,然后利用隶属度函数分类,提取植被信息,计算植被覆盖率。分类总体精度达到85.8%,分类稳定性好,可信度和分类效果都很好。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

以武汉市东湖高新技术开发区部分区域为研究区,提出基于面向对象的高分辨率遥感影像建筑物变化检测法.利用BMI算法提取建筑物,利用CVA算法进行变化检测得到全部对象差异度,利用EM算法的贝叶斯阈值计算方法确定变化阈值.结果表明,基于面向对象的变化检测总体精度为89.48％,Kappa系数为0.86,优于基于像元的变化检测,...     

基于高分遥感的一种新的面向对象城市建筑物信息提取的方法研究

摘要：[目的]为了提高城市建筑物信息提取精度,本文在前人研究的基础上,针对下垫面结构复杂的城市区,提出了多尺度分割和规则数据库结合的面向对象方法,对城市区建筑物信息进行提取。[方法]该方法首先采用Full Lambda-Schedule算法对QuickBird多波段和全波段数据融合数据进行尺度分割,获取尺度分割结果;再根据光谱特征、形状特征、几何特征和纹理特征等指标建立规则知识库,利用规则数据库对尺度分割结果进行建筑物信息的提取。以广州市白云区为研究区,利用尺度分割和规则数据库结合的方法提取建筑物信息,提取结果与其它分类结果进行了比较。[结果和结论]结果表明：基于规则的面向对象的分类方法可以有效地避免传统的基于像素分类时出现的椒盐现象,避免一些错分、漏分的情况分类（如：道路和阴影）,结果更加符合人类的思维方式,与实际值更接近,总体分类精度达到87.0154%,Kappa系数为0.8714,比一般面向对象分类方法更适合作为城市建筑物专题数据库更新的有效方法。     

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%.     

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.     

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。     

面向对象的城市绿地信息提取方法研究

在比较传统的城市绿地提取方法的基础上,采用了面向对象的图像分类技术,对QuickBird卫星图像进行上海市区绿地信息提取实验,得到了令人满意的结果,总体分类精度达到84.4%,较传统的监督分类方法提高了24.4%,具有明显的优越性和应用前景.     

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。     

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.     

不同尺度下高分辨率遥感影像道路信息提取

道路作为衡量城市发展的主要因素,是城市发展过程中更新最快的要素之一,其发展直接影响城市功能用地的布局,因此基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要而现实的意义.在综合分析各种高分辨率影像道路提取方法的基础上,提出了基于不同尺度进行影像特征基元分割、并结合知识辅助实现基元分析的方法.该方法能够有效地通过面向对象方式将影像中的道路进行精确地提取,并可根据用户研究尺度的不同提取出不同规模的城市道路,最后结合具体实例对这种方法进行了分析.     

高分辨率遥感影像中飞机识别研究

在目标识别领域,飞机是一种常被研究的对象,对飞机进行精确识别并定位,无论在军事打击和商业调查中都有重要意义。高分辨率图像中丰富的空间、光谱和上下文信息在带来更多有用细节信息的同时,也给飞机识别带来了更加复杂的背景干扰。主要研究应用面向对象的理念来实现对高分辨率遥感图像中飞机的识别。首先是图像预处理,即获得图像中的对象;然后是面向对象的图像识别,即提取图像对象的特征;并依据特征完成识别任务。利用的基本特征主要有图像对象的面积、长宽比、分散度、凸包缺陷。实验证明这种识别方法,对于不同朝向和大小的飞机都能取得较高的检出率。     

遥感影像配准方法探讨

影像匹配是指从数字影像上识别相关影像,它是计算机视觉和数字摄影测量中的一个基本问题。遥感影像的配准技术直接关系到图像融合等地形分析的精度和效果,针对不同的应用目的和条件可以选择不同的匹配算法,本文在三种经典的配准方法的基础上提出了两种图像配准的新方法。     

基于eCognition面向对象技术的高分辨率遥感影像土地利用分类——以福州琅岐岛为例

该文采用eCognition软件平台,运用面向对象的多尺度分割方法,对研究区SPOT6影像进行土地利用分类.综合利用光谱、形状与纹理等特征,快速、有效地区分地类.研究结果表明,该软件平台分类效果较好,总体精度达到了88.25％,KAPPA系数为0.8560,与传统的分类方法相比,在提高分类精度的同时,能够有效避免“椒盐现象”的产生.