基于Ecognition的高分辨率遥感影像水体提取研究

以高分辨率遥感影像为数据源,采用面向对象的影像分析软件eCognition提取水体。首先采用多尺度分割算法生成对象,然后对影像中水体的特征进行分析,最后建立对象知识库进行细分类。实验表明,相对于传统方法,面向对象方法能够得到更好的效果。     

额济纳胡杨林景观动态分析

本文通过RS技术对胡杨种群格局在2001和2004年情况进行了分析,并结合实际样点对胡杨种群动态、胡杨代表林分景观动态和繁殖动态进行测定,同时对影响胡杨繁殖动态的环境因子中气候水热因子、地下水和黑河上游水资源分配的时空进行分析。结果表明：胡杨繁殖对时间的要求较为严格,因而在此时间内对相应气候的水热分配、地表水、地下水也有一定的时间要求,即7月和8月是胡杨繁殖的关键季节,此时对水热条件的满足是保证胡杨繁殖正常进行的瓶颈,也是胡杨种群更新的关键季节。因此,为了保护胡杨而进行的黑河分水计划应在7-8月份进行黑河水资源的合理分配。     

基于面向对象的热带林分类方法研究

【目的】为了加强热带林资源的保护,采用遥感技术对热带林植被进行分类研究。【方法】基于SPOT6高分辨率遥感影像,采用ESP多尺度分割评价模型与专家知识结合的方法确定最优分割尺度参数,在分割的基础上充分挖掘目标地物的光谱、形状及纹理信息,合理选择分类特征组合,建立分类规则,构建了一套基于面向对象的热带林多尺度分类方法。【结果】与单一尺度的分类方法相比,该方法分类精度有明显提高,分类总体精度达到84.46%,并且缩短了传统目视确定最优分割参数的时间,提高了分割效率和精度。【结论】基于面向对象的多尺度分类方法能够实现高精度的热带林植被信息提取,可为遥感分类技术在热带林的应用提供参考。     

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%.     

一种面向对象的高分辨率影像最优分割尺度选择算法

近年来越来越多的高分辨率遥感卫星得到应用。传统方法已然不能满足高空间分辨率遥感影像的应用需求,面向对象的遥感影像处理方法应运而生。面向对象方法的基本处理单元是经过多尺度分割的具有较好的完整性和单一性的影像对象,相关研究表明不同目标有其最适宜的提取尺度。在分析两种最优尺度选择方法局限性的基础上。根据“类内同质性大。类闻异质性大”的最佳分类原则,提出面向对象的RMAS方法。该方法的思想是,当对象RMAS值最大时,对象内部的异质性最小、对象外部的异质性最大,此时的分割尺度为类别提取的最优分割尺度。根据最优尺度下信息提取精度最高的原理。实验验证了该方法的可行性。且能获得较好的分类结果。分析还发现RMAS折线有时会出现多个局部峰值的情况,说明最优尺度是相对的。通常是一个数值范围。对于面积较大的类别使用一种尺度不易将信息准确提取出来。需要根据应用目标选择合适的最佳尺度。     

面向对象的多层次规则分类地物遥感信息提取方法试验分析研究

监测土地覆盖变化是目前高分辨率遥感的重要应用领域,城市覆盖地物变更速度快、地物类型复杂,使用传统方法提取监测难度较大。针对此问题,选择云南省大理白族自治州上官镇为研究区,以GF-2 PMS遥感影像为数据源;采用面向对象的方法对研究区进行最优分割尺度分割,选取最优特征组合用于构建模糊分类规则,分层次进行地物提取,最终获得研究区地物类型分布图。运用混淆矩阵方法进行精度评价,面向对象的多层次规则分类法提取分类效果良好,分类总体精度达79.95%,Kappa系数为0.74。与基于像元的分类方法和单一尺度下面向对象的提取分类法相比,面向对象的多层次规则分类法精度明显提高,说明本方法运用于复杂地物提取分类具有较好可行性。     

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.     

基于分水岭与多尺度相结合的影像分割方法

分水岭分割是一种应用较广泛的影像分割方法,它能自动生成单像素宽度的封闭轮廓,但需要把影像分割成过多小区域,从而导致影像分割耗时且工作量大。本文就此提出一种分水岭和多尺度相结合的高分辨率影像分割方法。该方法首先运用分水岭方法对融合了亮度梯度和纹理梯度的综合梯度进行计算,然后将同质性度量值最小的区域对合并,最后结合改进区域邻接图进行区域合并。实验结果与基于分水岭和区域合并的影像分割算法得到的结果进行比较,证明该方法不仅能充分利用高分辨率遥感影像中地物的光谱、形状、纹理等特征,而且减少了计算时间。     

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。     

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.     

基于ICA算法和尺度优化的无人机影像树冠提取方法

针对高分辨率遥感影像进行树冠提取时所遇到的由各类地物之间的相关性和复杂性带来的地物提取难点,将独立分量分析算法和尺度优化法结合进行树冠提取研究.首先,通过独立分量分析算法优化高分辨率遥感影像,去除地物波谱信息之间的相关性,并将ICA变换得到的特征值作为波段加权的权重;再通过改进的最优尺度计算模型选择最优的分割尺度;最后通过对树冠提取的平均精度评价该改进的计算模型.将本研究方法与单纯尺度优化法实验对比分析,结果表明:本文方法有利于降低"同谱异物"和"同物异谱"以及树冠连冠现象,提高树冠信息提取的精度,并可有效避免人为确定分割尺度的主观性和低效性.     

基于方向分水岭变换的遥感影像多尺度分割

传统分水岭变换通常对梯度影像进行变换,往往会出现过分割现象。本文针对传统分水岭变换算法的不足,提出了一个新的影像多尺度分割算法。其基本过程是：传统分水岭变换先对边缘影像进行区域提取,通过边缘方向的拟合并修正边缘的强弱,获取区域分割结果。最后,根据区域边界的强弱作为区域合并条件,获得多尺度的分割结果。本文利用航空影像进行验证,实验表明不同层次的分割结果能够较好地反映地物的尺度特性。     

基于目标分解的面向对象决策树PolSAR影像分类

为了解决极化合成孔径雷达(Polarization Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像单一分类方法不能充分利用其中的丰富信息问题,结合目标分解理论、面向对象思想和C5.0决策树算法,对PolSAR影像进行多种方式的极化分解,提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,并将提取的参数分割为对象,最后,采用C5.0决策树算法进行分类.采用RADARSAT-2全极化SAR数据进行实验,并将分类结果与经典的分类方法进行了对比,证明了本文提出方法的有效性.该成果将在PolSAR影像分类中发挥更大的作用.     

基于面向对象的多尺度山地城市土地覆盖信息提取——以重庆市大学城城区为例

以重庆市大学城区的Quick Bird高分辨率遥感影像为数据源,基于多尺度分割算法获得内部异质性较小的对象,构建典型地物影像特征库,实现不同地类特征的针对性描述,采用级联方式综合最邻近分类算法和模糊分类算法优点,实现山地城市土地覆盖信息的面向对象提取,并把提取结果与传统监督分类方法进行对比分析;结果表明:综合使用地物的光谱、纹理、几何等特征的面向对象分类法提取结果稳定性好,分类效率高;面向对象分类能够有效避免椒盐噪声,分类结果具有很好的区域性和连贯性;面向对象分类法对于山地城市中光谱特征特别相近或相同的耕地和草地、建筑用地和道路的分类,精度分别提高了28.67%、9.24%、10.38%和8.79%,有效地克服了同谱异物和同物异谱现象;根据对比分析结果得知,面向对象分类法在山地城市土地覆盖信息提取中具有较高的可行性和一定的应用价值,同时由于研究区域的复杂性和研究对象的普适性,算法研究成果可以推广应用到其他山地城市区域。     

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。     

结合高分辨率多光谱影像和LiDAR数据提取城区建筑

结合IKONOS影像和LiDAR数据,应用面向对象分类分析方法试验提取高分辨率多光谱卫星影像城区建筑物.处理流程包括如下步骤:(1)影像融合增强;(2)影像分割;(3)影像对象分类;(4)建筑物对象几何形状规则化处理.试验结果表明,面向对象分类分析是一种适于利用高空间分辨率遥感影像数据进行城区建筑物制图的有效方法.该方...     

高空间分辨率遥感影像分类最优分割尺度

在对高空间分辨率遥感影像进行分类时,为解决不同地物其空间尺度不同的问题,采用多尺度分割的面向对象分类技术,提出采用"对象完整面积个数最多法"的分割方法,研究得出道路、农田、居民地、裸地、水域的最优分割尺度分别为20、30、50、80和100,采用成员函数法对分割后的影像进行分类,并将分类后的结果与基于像元的监督分类结果进行了对比.研究结果表明:使用"对象完整面积个数最多法"实现最优分割的面向对象分类技术的分类精度高于基于像元的分类精度.     

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。