一种新的面向对象城市建筑物信息提取方法研究

为了提高城市建筑物信息提取精度,改进了常规的面向对象方法,以广州市白云区榕溪街区为研究区,针对其下垫面结构复杂的特性,采用多尺度分割和规则数据库结合的方法自动提取建筑物信息,并通过样本区进行了精度验证,将提取的结果与传统分类方法所得到的结果相互比较.研究结果表明:多尺度分割与构建知识库的方法对于建筑用地信息提取更为有效,与实际值更接近,总体分类精度达到87.01%,Kappa系数为0.87,为面向对象分类方法在城市建筑物信息提取的应用提供了新思路.     

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。     

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。     

高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取方法探讨

随着高分辨率遥感技术发展,高分辨率遥感影像得到广泛应用,特别是高分辨率遥感影像面向对象信息提取技术应用广泛.本文以某地区遥感影像为基础数据,探讨了高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取的技术方法,并对耕地信息提取实验结果进行精度评价,得到了良好的效果.     

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.     

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.     

基于ResNet的面向对象矿区占地信息提取研究

利用高分二号影像结合面向对象方法展开矿区占地信息提取研究,采用面积比均值法确定分割尺度进行多尺度分割获取对象,基于空间优化工具选取特征后标记样本,其中训练集、测试集和验证集比例为3∶1.将样本集在ResNet模型中训练,应用于全部对象,并与CNN模型进行对比.结果表明,面向对象方法结合ResNet模型进行矿区占地信息提取总体精度为91.41%,Kappa系数为0.89,优于CNN方法.该方法适用于以露天采场和矿堆为主的矿区环境,可以为后续的矿区环境治理工作提供有效的技术支持.     

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.     

基于面向对象技术的生态系统服务功能价值计算方法

依托数据库技术和面向对象(object oriented,OO)计算机技术,对生态系统服务功能及价值评估模型进行抽象分析.采用直接市场法等新的生态服务功能价值评估方法,选用改进的综合自然植被净第一生产力评估模型作为计算模型,并将评价模型用计算机语言表达,建立了计算机评估程序,设计出基于对象的生态系统服务功能评估流程,最终实现了简便的、可以批量进行生态价值计算的自动评估系统.通过对铜川市城郊区不同植被第一生产力的计算,证明这种计算结果是可靠的,因而该计算机评估方法是可行的.     

面向对象的城市空间信息遥感分析的理论框架

提出了面向对象的城市空间信息遥感分析的理论框架.对图像对象、地理空间对象和城市空间对象做出了明确界定,详细说明了三者间的区别和联系;总结了地理空间对象识别的三准则:边界、属性和尺度;提出地理空间对象和城市空间对象由身份、状态和行为三部分构成,对应的形式表达为标识、属性和关系.在分析地理空间对象中所包含信息的三个维度——专题、空间和时间的基础上,详细说明了组成地理空间对象和城市空间对象的专题属性、空间属性、时间属性和专题关系、空间关系、时间关系.在理论基础上,建立了一个通用的面向对象的城市空间信息遥感分析的总体框架.     

基于GPU的高光谱遥感岩矿信息快速提取方法

提出了基于图形处理单元（graphics processing unit,GPU）的高光谱岩矿信息快速提取方法,利用GPU的并行计算优势对高光谱岩矿信息提取的核心步骤进行了并行优化设计。针对高光谱岩矿信息提取的算法特点,提出了相应的性能优化策略,包括优化算法流程、提高访存效率和减少数据访问冲突。实验结果表明,并行设计模型与优化方法能够快速有效地进行岩矿信息提取,并且最大加速比达到了81倍。     

基于信息量的高分辨率影像纹理提取的研究

从纹理提取方法入手,对影响遥感影像纹理提取精度的因素进行了分析。结果表明：移动窗口大小是影响基于灰度共生矩阵纹理提取的主要因素,对于高分辨率遥感影像,为了保持纹理融合影像信息量的丰富度,适宜的移动窗口选择范围为9×9至15×15之间。通过计算不同窗口大小的OIF值进行纹理组合的选择,得出对于较小的移动窗口3×3与5×5,纹理ME、HO与CR的组合将获得最丰富的纹理信息;对于窗口7×7至17×17,纹理VA、HO与CR的组合最适宜;而窗口大于17×17时,纹理VA、CO与SM的组合将会带来更丰富有效的纹理信息。对不同移动窗口下纹理组合的分类精度评价结果显示,适宜移动窗口下(9×9至17×17),VA、HO与CR纹理组合可提高高分辨率影像的信息提取精度。     

基于改进的NDBI指数法的遥感影像城镇用地信息自动提取

针对目前遥感影像城镇用地信息提取存在精度不高、不够客观等问题,在分析Landsat ETM影像上各主要地物光谱特征的基础上,提出了一种基于改进的归一化建筑指数(NDBI)的遥感影像城镇用地信息自动提取方法.利用南京市主城区的Landsat ETM影像对该方法进行了验证,结果表明:该方法能够有效提取研究区的城镇用地信息;相对于常规的NDBI指数法,改进后的方法消除了稀疏植被对城镇用地提取精度的影响,大大提高了城镇用地信息的精度,并具有快速、客观等优点.     

面向对象的高校科研业绩评估系统的分析研究

介绍了高校科研业绩评估系统研究的背景及意义,以科研业绩评估系统的实际需求为主线,详细的分析和介绍了高校科研业绩评估系统的实际业务流程,确定系统应该具有科研材料收集、科研材料评估、科研业绩上报、分类汇总和教师信息管理等基本功能。在此基础上,通过面向对象的系统分析方法和设计方法,逐步建立了评估系统的需求分析模型。合理设计系统存在的类、对象及其之间的关系,并以此为基础建立系统的软件结构,形成具体的类和对象,通过建立顺序图、协作图等动态模型详细解析业务流程及部分模块的具体实现算法。系统能够很好的完成科研业绩材料的评估,系统可靠性高,可维护性强、安全性好。     

面向对象的遥感图像水陆场景快速分类

针对传统方法对过分割未作处理以及边界语义上下文信息不强的缺点,对水陆场景图像进行区域分类,得到描述大尺度地物分布的分类结果.该方法分为3个过程:首先对图像进行纹理特征聚类,得到初始分割结果;然后对分割图像进行区域合并;最后利用边缘密度作为区域的特征,通过对大量样本的统计分析,确定一个经验值作为分类阈值,根据阈值将各个区...