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"5.12"汶川8.0级地震后,如何高精度快速提取灾害背景特征参数成为遥感技术在地震应急工作中应用研究的关键.随着高分辨率遥感影像的发展,传统基于像元的分类技术已不能满足需求,引入面向对象的信息提取技术,充分挖掘影像对象的纹理、形状和相互关系等信息,能够有效的提高震害的分类速度与精度.本文通过获取北川县城及附近震前震后的福卫二号影像,对北川县城震前震后的土地覆被变化进行面向对象方法的快速提取.研究表明,面向对象分类方法精度高,Kappa系数远大于传统的监督分类方法,提取速度快,能满足提取速度8小时以内的要求. 相似文献
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《甘肃科学学报》2020,(4)
依托无锡市江阴市地理国情普查项目,对江阴市示范区开展遥感影像变化检测方法研究,针对基于像元变化检测提取特征单一化以及面向对象方法严重依赖分割尺度的问题,融合多特征提出一种基于改进简单的线性迭代聚类(SLIC)分割的多尺度面向对象的变化矢量分析(CVA)变化检测方法。首先对预处理后的影像进行多尺度分割形成矢量层,然后用矢量层分割影像得到像斑,接着对2期像斑进行特征提取构成变化矢量,并对其进行分析得到变化强度,最后进行阈值分割和精度评定。实验结果证明,该方法综合利用各类型特征的优势,提高了算法的检测精度,为变化检测提供了新思路,可以作为地理国情监测的有效手段,同时也对城市遥感影像数据的快速更新具有一定参考价值。 相似文献
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根据高分辨率影像的特点提出一种采用面向对象的建筑物提取方法. 该方法以影像对象为处理单元,利用其丰富的光谱、形状以及隐含在影像中的深层空间语义关系等信息进行分类,然后结合空间关系特征对分类结果进行优化,并使用均值滤波对类别边缘进行修正. 实验表明,基于面向对象的方法能比较完整地提取出建筑物对象,且空间关系辅助能进一步提高建筑物提取的精度. 相似文献
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【目的】植被作为生态系统的主要组成部分,其种类和数量及其变化对生态系统有着重要影响。探究在我国黄土高原小流域进行植被提取分割时的最优分割尺度,有助于快速准确地提取植被信息,对于监测黄土高原生态系统状况和维持生态系统稳定具有重要意义。【方法】基于吴起县柴沟流域无人机多光谱影像和面向对象的方法,使用eCognition软件对影像进行多尺度分割研究。【结果】经分析,在分割尺度为240、形状权重为0.7、紧凑权重为0.1时影像的分割效果最好,基于该分割结果,选用纹理特征和光谱特征为分类指标,采用随机森林方法对影像进行分类,分类总体精度和Kappa系数分别为96.2%和0.951。【结论】研究结论可为柴沟流域植被结构优化及黄土高原生态环境保护和植被恢复治理提供技术参考。 相似文献
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无人机高分影像相比传统遥感影像具有一定的优越性,用途十分广泛。传统遥感影像分类技术不再适用于无人机高分影像,本文采用面向对象的分类方法,经过多次实验对比选择出合适的分割尺度再进行分类,可以从影像中较为准确提取出绿地。 相似文献
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空间分辨率为10 m的哨兵二号影像在原始的GoogLeNet中以影像的光谱值作为输入,没有将影像中的地物视为一个整体对象,为了利用影像的面向对象特征,提出了基于多特征的Object-oriented GoogLeNet网络结构。Object-oriented GoogLeNet在原有模型的基础上,引入了面向对象的光谱特征和形状特征,充分利用了不同地物间差异的形状特征进行分类。在武汉市及其周边的无云影像制作的数据集上,Object-oriented GoogLeNet模型的分类结果总体精度在GoogLeNet基础上提升了1.773%。结果表明,引入面向对象的特征模型在哨兵二号遥感影像分类中效果更好。 相似文献
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利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割 总被引:1,自引:0,他引:1
《应用科学学报》2019,(2)
遥感影像分割是影像解译与分析的必要过程,随着深度学习在特征表达上的优势逐步显现,以深度网络为基础模型的影像语义分割已成为自动分割的主要研究趋势.该文提出了一种基于深度残差网络的多尺度语义分割模型,旨在针对小样本遥感影像数据集,提高具有不同尺度分割对象的遥感影像分割精度.首先将深度残差网络以全卷积网络形式进行微调,实现端到端语义分割模型结构构建;然后针对全卷积网络粗糙分割输出的问题,引入Atrous卷积精细化模型上采样过程,进而提高输出标签图精度;最后针对小样本数据进行随机多尺度数据增强,通过样本扩充提高模型分类精度和鲁棒性.试验基于ISPRS 2D Vaihingen语义分割数据集,影像分割结果的分类精度达到89.7%,尤其在小尺度对象上具有较好分割效果. 相似文献
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石漠化遥感信息提取方法进展 总被引:1,自引:0,他引:1
梳理了石漠化研究领域内的相关文献,重点以遥感数据中的石漠化信息提取方法为主线,从石漠化评价指标、石漠化遥感信息提取两个方面进行分析和讨论,分析了人机交互解译、监督及非监督分类、面向对象等石漠化遥感信息提取方法以及多光谱遥感、高光谱遥感、微波遥感、无人机遥感等数据来源方面的进展与不足。并展望了中国当前石漠化地区遥感影像信息提取的发展,提出在未来研究中应重视石漠化程度分级指标的量化,同时应探索融合多源数据特征以进一步提升石漠化信息提取的精度。 相似文献
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百合镇作为广西壮族自治区横县的粮食生产基地之一,水稻种植面积占到全镇耕地面积的一半,用遥感技术提取其水稻种植面积对于评价生产能力及优势具有重要意义。本文基于eCognition平台,运用多阈值、多尺度分割算法对RapidEye高分辨率影像进行对象分割,分别用多阈值分割、ndvi、rvi剔除林地、水体、建筑地的影响。利用最邻近法对对象分类,用野外实测点随机抽样、面积一致性、空间分布进行精度评价,其中面积一致性达到94%,提取的水稻分布符合自然规律。 相似文献
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基于高斯低通滤波的超光谱遥感图像分类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在超光谱遥感图像的分类中,图像的类别可分性代表了图像的自然属性并决定了分类器能够达到的最优性能。在研究影响分类效果诸因素的基础上,提出了利用高斯低通滤波提高类别可分性的方法,在假设数据为多元正态分布的基础上,用Bhattacharyya距离衡量滤波前后样本集的类别可分性。在此基础上,构造了分类器,并进行了实际的分类测试。实验结果说明高斯低通滤波器能够提高类别可分性,因而能够提高分类精度。 相似文献
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针对地理国情监测中地表覆盖信息的提取,提出了一种基于条件随机场的高分辨率遥感影像自动分类方法.与面向对象的传统分类方法不同,该方法基于概率图模型分别计算像素级和对象级的势函数,以及像素与它所属对象之间的层间势函数,将所得势函数统一到一个CRF模型中进行图割求解.该方法较充分地表达了像素与对象之间的关系,从而降低了对象分割误差传递对影像分类结果的影响.以“高分1号”遥感影像为实验数据,借鉴地理国情普查中地表覆盖分类体系进行实验验证.分类总体精度和平均精度分别达到91.08%和86.95%,远高于基于面向对象的分类结果. 相似文献