基于TITAN软件面向对象分类方法研究——以呼和浩特市满都海公园和青城公园为例

本文根据RS、GIS和GPS原理和方法,以Quick Bird遥感数据为数据源对呼和浩特市满都海公园和青城公园的园林景观信息提取.采用TiTan遥感图像处理软件进行遥感数据预处理,并利用面向对象分类方法先对影像进行多尺度分割,再选择合适的特征参数,通过多次试验建立影像对象的隶属度函数,实现了对研究区的景观分类,在此基础上进行景观对比分析.研究结果显示:利用面向对象分类方法可以快速方便地实现对研究区的遥感影像景观信息提取,精度为85％,为高分辨率遥感影像的信息提取提供了更为快速、有效的技术途径.     

基于高分辨率影像的流域土地利用类型的提取——以乡宁县红土沟流域为例

从高分辨率影像提取流域土地利用类型分类方法入手,介绍了面向对象的遥感分类方法及其在高分辨率遥感影像分类中的应用优势,并以ENVI软件的面向对象分类模块为基础平台,实现了利用SPOT5高分辨率遥感影像对乡宁县红土沟流域土地利用类型的提取。结果表明,面向对象的遥感分类方法在高分辨率遥感影像分类中具有很高的精度,是一种行之有效的高分辨率遥感分类方法。     

基于面向对象的橡胶分布面积估算研究

海南是最大的天然橡胶种植区域,常规的调查方法费时费力。随着高分辨率遥感影像的应用,为橡胶信息提取提供了可能。以高分辨率QuickBird卫星影像为基础,采用面向对象的信息提取方法,用光谱、形状、纹理等构建特征空间,进行橡胶的分类试验,获取橡胶的种植面积信息,结果显示,基于面向对象方法的提取精度高,用面向对象的分类方法进行橡胶信息的提取是可行的。     

面向对象的遥感影像植被信息提取技术研究

在阐述面向对象的遥感分类方法的基本原理和方法的基础上,对2006年武汉市洪山区的遥感影像数据中的植被进行了分类训练和精度评价。为了解决植被中存在的异物同谱的现象采用了阴影消除的方法,同时采用定量测定的方法提取影像中的植被。结果表明,采用面向对象的多尺度分割的植被信息提取精度明显高于非监督分类的分类精度,是一种行之有效的分类提取技术。     

城市绿地信息提取中的遥感影像阴影校正

建筑物阴影会对城市绿地产生遮蔽,从而影响城市绿化的遥感调查结果。该文利用乌鲁木齐的QuickBird遥感数据,采用面向对象的技术对遥感影像进行阴影检测,并对阴影区域进行灰度补偿,改进了阴影区域的信息,然后采用面向对象的技术对阴影校正后的影像进行绿地信息提取。结果表明:该方法检测高分辨率遥感影像的阴影区域简单易行;通过灰度补偿可以有效地恢复阴影区域的信息,从而提高城市绿化遥感调查的准确性。      

基于高分辨率影像的苹果园信息提取

本论文目的主要是利用苹果园地的光谱特征,结合地面实测资料,根据苹果树的物候期确定苹果园地遥感识别的最佳时相,同时利用遥感信息和DEM数据进行果树种植面积的提取,建立快速、准确的遥感图像苹果园地识别模型。本文对比了面向对象分类法、监督分类法、分层分类法3种方法,结果认为面向对象分类的具有较高的苹果地信息提取精度,基于分层分类法的精度高于传统的监督分类方法。     

基于高分一号影像的天津市宝坻区地表覆盖分类研究

由于国产高分一号卫星WFV相机的16 m数据获取具有免费、时效性好等特点而被广泛应用于遥感信息提取。面向对象的分类方法能够解决基于传统像素的分类方法所具有的破碎性强、易产生同谱异物现象的问题。本研究采用基于面向对象的分类思路,以天津市宝坻区为研究区域,通过获取高分一号卫星影像并进行预处理,利用遥感信息处理软件eCognition对该数据进行影像分割,并对影像分割斑块进行基于规则的分类,提取出宝坻区范围内植被、水体、建设用地、裸地四类地物,并利用高分辨率影像对比进行精度验证,分类总精度达到93%。结果表明:利用高分一号国产卫星16 m影像,采用面向对象的分类思路进行地表覆盖类别的信息提取,可以快速便捷地实现目标区域空间地理信息的获取,对于监测地表覆盖面积和分布状况起到指导作用。     

面向对象的高分辨率影像耕地信息提取

[目的]高分辨率遥感影像是快速提取耕地信息的主要数据源.[方法]在对阿图什耕地特征分析基础上,运用面向对象的特征提取方法,利用高分辨影像QUICKBIRD,探讨光谱特征、空间特征、纹理特征、典型特征等在耕地信息提取中的最优参数选择及具体应用,分析、讨论该方法优势与缺陷.并与传统分类方法提取结果进行对比分析.[结果]总精度提高了27.06;,Kappa系数提高了0.413 6,避免了“椒盐”现象.[结论]面向对象提取信息的方法周期较短、精度较高.     

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

面向对象影像分类与提取法在农作物遥感解译中的应用

根据Landsat8遥感数据,利用eCognition软件,以黄淮海平原饶阳县某地区为试验区,通过对分割参数的定量试验,确定了地物对象的最佳分割尺度;在此基础上分析植被、非植被的典型特征,采用面向对象方法研究植被的信息提取,并对提取结果进行了精度评价。试验结果表明:面向对象影像分类方法能极大地提高分类精度,并实现了植被信息的准确提取,为我国主要粮食基地农作物遥感调查与监测提供了技术支撑。     

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展，快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整，实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源，在构建最优特征空间的基础上，采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择，分割效果良好；②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余，提高分类精度，在优选的15个特征变量中，光谱特征占有绝对优势，其次是纹理特征和几何特征；③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息，总体精度高达92.5%，F值为0.91，其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明，该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力，并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

基于无人机影像的高寒草地鼠害信息提取研究

【目的】草原鼠害是影响草原生态平衡的重要因素，基于低空遥感影像探索提取鼠害 信息的最佳方案和分辨率对解决草原鼠害意义重大。【方法】文章基于高分辨率无人机正射 影像，使用CART 决策树、支持向量机、最邻近、贝叶斯4 种监督分类方法对高原鼠兔和高原 鼢鼠两种鼠害进行分类并比较其精度，再使用不同飞行高度下获取的遥感影像提取鼠害信息。 【结果】在鼠兔鼠害信息提取中，基于决策树分类法的总体精度为89.00%，kappa 系数为0.79； 支持向量机分类方法的总体分类精度为92.00%，Kappa 系数为0.83；最邻近分类法的总体分类 精度为94.00%，Kappa 系数为0.87；基于贝叶斯分类法的混淆矩阵中得到的鼠洞的分类精度最 差，鼠洞的生产者精度与用户精度都在78.00% 以下。在鼢鼠鼠害信息提取中，基于决策树分 类结果的总精度为93%，Kappa 系数为0.86；支持向量机分类结果的总精度达到95%，Kappa 系数为0.90；最邻近法的分类结果的总精度达到97.00%，Kappa 系数为0.95；Bayes 分类法的总 体分类精度为98.00%，Kappa 系数达到了0.95。【结论】基于面向对象的最邻近分类法是高原鼠 兔鼠害信息提取的精度最优方法，基于面向对象的贝叶斯分类法是高原鼢鼠鼠害信息提取的最 佳方法。对于飞行相对高度分别为100 m、120 m 和200 m 的无人机遥感影像数据，随着飞行高 度的增大，影像的空间分辨率越低，其分类所需要的时间、分类精度和斑块数量均呈下降趋势。     

基于SPOT-5卫星影像的水稻信息提取方法研究——以德阳市旌阳区为例

【目的】水稻遥感信息提取是遥感技术在农业领域应用方面的重要内容,也是快速、准确满足水稻种植遥感监测的需要。【方法】本研究以四川省德阳市旌阳区为研究区,利用SPOT-5卫星影像,对研究区的影像进行监督、面向对象以及决策树等多种方法分类,对分类结果进行对比,研究最适合提取水稻信息的方法。【结果】结果表明:(1)监督分类(6种分类器)人为控制训练区提高精度的同时也加大了人为误差;面向对象分类提高了效率,易出现分类混淆;决策树分类法直观、效率高,但在本研究区中,由于耕林混交的面积较大,水体和居民地亮度值接近,造成分类误差加大。(2)神经网络和支持向量机的分类精度最高,分类效果清晰,说明在实际水稻信息提取中以监督分类为最佳。【结论】基于遥感技术和高分辨率数据提取水稻信息、实现水稻监测是可行的。     

基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究

高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79.其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据.     

基于纹理特征的SPOT-5影像马尾松毛虫害信息提取

以福建沙县为研究区,以SPOT-5影像为数据源,采用灰度共生矩阵方法提取健康林分与受害林分的纹理特征,构建最佳纹理量,分别采用像元统计和面向对象的方法进行虫害信息提取,结果精度分别为72.00%、74.75%。研究结果证明了利用遥感影像纹理特征进行马尾松毛虫害监测的可行性,为利用融合影像光谱信息与纹理信息进行虫害信息提取研究提供了实例支撑和技术参考,同时面向对象的方法优于传统的基于像元统计的分类方法,精度稍高,"椒盐现象"也有所改善。     

SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究

【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地利用信息的目的,而且精度高、速度快。     

基于NDVI分割与面向对象的东洞庭湖湿地植被信息提取技术

针对东洞庭湖湿地植被的分布现状,为提高湿地植被信息提取的精度和效率,应用高分辨率的SPOT-5影像数据,在完成图像预处理的基础上,将NDVI应用到多尺度分割中,结合基于隶属度函数和阈值的面向对象的分类方法对东洞庭湖湿地植被信息进行提取;与此同时,以相同分类方法对未辅以NDVI分割的图像进行植被提取,并与最大似然监督分类法提取的结果进行对比.结果显示,辅以NDVI分割的面向对象信息提取的总分类精度达到了87.69％,Kappa系数达到0.86;未辅以NDVI的总分类精度为82.69％,Kappa系数为0.80;最大似然监督分类总分类精度71.92％,Kappa系数0.67;其总分类精度分别提高了5.00％、15.77％,Kappa系数分别提高了0.06、0.19.可见,该方法可以有效提高湿地植被的提取精度,为湿地植被资源进一步的监测和保护奠定了基础.     

面向对象的 ALOS 影像土地覆盖信息提取

根据高分辨率遥感数据,采用面向对象分类方法,对南京市某地块的土地覆盖信息进行提取。由于分类单元不再是单个像素,而是综合了光谱信息、纹理特征、拓扑关系和专题信息的影像对象,使得分类总体精度较传统方法提高18.1%,克服了传统基于像元分类法中的"椒盐现象",并且大幅降低了"异物同谱"、"同物异谱"对分类结果的负面影响。该方法对于依托高分辨率遥感影像进行土地覆盖信息的提取与更新,具有可行性和推广性。     

基于Landsat-8 OLI的农作物信息提取研究——以安徽省蚌埠市为例

针对安徽省蚌埠市农作物水旱交错的特点,提出利用多时相中分辨率遥感影像,基于农作物的物候期特征选择合适的影像数据,采用面向对象的分析方法,构建水旱交错区农作物信息提取模式,进行农作物信息提取。蚌埠市农作物信息提取实验表明,该方法简单易行,有效避免了"椒盐现像",总体分类精度达91.7%,对于准确了解水旱交错地区农作物的面积及其分布情况,具有重要的应用价值。     

纹理特征与面向对象结合的高分影像耕地提取应用

以闪电河乡马神庙村的耕地提取为例,研究了纹理特征与面向对象结合的高分影像耕地提取的应用。结果表明,结合纹理特征增强算法的提取影像的纹理特征进而进行面向对象的影像分类的方法能够显著提高高分辨率遥感影像分类的精度,尤其是对耕地这一拥有规则的纹理特征的植被类型的地表覆盖地类的影像分类的精度有很大提高。