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森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点,采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源3号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源3号遥感影像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,选择分形网络演化法进行多尺度分层分割,并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数,构建了适用于森林类型提取的决策树模型,并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明:多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法,分类精度分别提高了6.1%和12.5%。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。 相似文献
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基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别 总被引:4,自引:2,他引:2
为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。 相似文献
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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. 相似文献
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基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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利用面向对象思想,综合应用光谱值、光滑度、紧凑度及长宽比等因子,分割道路对象,构建规则知识库,探讨一种基于多因子对象的高空间分辨率遥感影像道路提取方法,并以厦门市局部区域的QuickBird影像为例进行实证.结果表明:影像分割尺度为75时,道路对象被较完整分割;与传统基于单个像元光谱信息的监督分类法相比,该方法的提取精度较高. 相似文献
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基于面向对象的QUICKBIRD数据和SAR数据融合的地物分类 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现精确植被类型信息提取,以福建省三明市将乐林场Quickbird影像和Radarsat-2全极化影像作为基础数据,探讨高空间分辨率光学遥感影像与SAR(合成孔径雷达)全极化影像融合进行地表覆盖及森林类型识别的可行性。采用面向对象多尺度分割方法对Quickbird全色与多光谱的融合影像进行处理,SAR影像采用Gram-Schmidt融合方法处理,运用处理的Quickbird与SAR的融合影像,分类提取植被的光谱、纹理和几何特征信息,建立类层次结构,并对分类结果进行比较分析。结果表明:基于对象与知识的方法对高空间分辨率影像分类取得了较好的分类效果,多源遥感数据分类的总体精度为0.903。 相似文献
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基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究 总被引:3,自引:2,他引:1
树冠是树木的重要组成部分,基于遥感影像的树冠提取对于森林资源调查监测具有重要意义,但准确获得树冠的形状和边界比较困难。高分辨率影像具有丰富的纹理和光谱信息,基于高分辨率影像单木树冠勾勒技术为森林资源调查提供了一种快速有效的测树途径。但是,由于高分影像信息冗杂,面向对象的分割方法数据计算量大,并且需要人工设置光谱或纹理阈值才可以实现单木分割,导致工作效率下降,鲁棒性差。图像增强通过改变原始图像的结构关系,有选择地突出或者抑制图像中的某些特征,有效的图像增强有益于提高单木树冠分割的准确程度。因此,本文提出一种基于影像的灰度梯度图像分割的树冠提取方法,通过对比传统的罗伯斯、拉普拉斯算子与改进的数学形态学算子,利用目视解译与灰度直方图结合的方法确定最优选择为改进的数学形态学算子。然后,利用改进的数学形态学算子结合面向对象多尺度分割方法,简化原始影像复杂的背景信息,快速提取大范围单木树冠信息。以甘肃省张掖市大野口林区机载激光雷达系统携带的CCD影像为数据源,提取实验区单木树冠,并从空间和形状上验证效果。实验结果表明:在高分影像的灰度梯度图像上进行面向对象分割提取单木冠幅, 单木株数精度为83.19%,形状精度达到88.62%,优于传统林业调查精度,且冠幅获取速度快,效率高,并可以较为精确地提取树冠边界。 相似文献
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《山东农业科学》2020,(6)
为快速获取农情信息与农作物种植结构,通过面向对象的识别方法,对新疆主要粮食产区之一奇台县进行作物信息提取的研究。以Landsat 8遥感影像为数据源,通过更新2016年土地利用现状图得到耕地分布信息。使用e Cognition 9. 0软件进行多尺度分割,通过ESP2插件确定研究区最佳分割尺度后进行尺度分割,结合实地调查资料,利用面向对象的Cart决策树分类器和随机森林分类器将作物分为小麦、玉米、打瓜和葵花四类主要作物,提取新疆奇台县作物种植信息。结果表明:研究区最佳分割尺度为90;对于本研究,随机森林分类器Cart树数量为80~90时分类精度较高; Cart决策树总体精度达到0. 925,Kappa系数0. 893;随机森林分类器总体精度达到0. 945,Kappa系数0. 921。表明,在县域级农作物识别时使用面向对象的识别方法对中等空间分辨率遥感影像分类是可行的。 相似文献
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基于国产GF-2遥感影像的大麻地块提取方法研究 ——以安徽省六安市苏埠镇为例 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的基于像元的分类方法提取大麻地块结果存在较为破碎、精度较低的问题,以国产"高分二号"(GF-2)4m的多光谱遥感影像为数据源,在安徽省六安市苏埠镇选取了一个研究区,使用基于规则集的面向对象的方法实现了大麻地块的精确提取。首先,对研究区预处理过的GF-2遥感影像进行多尺度分割,在多尺度分割结果的基础上,确定提取大麻地块的最优分割尺度。其次,针对不同地物类型选取样本对象生成光谱曲线,分析大麻地块与其他地物类型的异同点,并基于光谱分析结果构建规则集最终实现大麻地块的提取。最后,将基于规则集的面向对象分类结果和基于像元分类(监督分类)的结果进行对比分析。结果表明,基于规则集的面向对象方法可以有效的提取出研究区内的大麻地块,精度可以达到91.09%,解决了传统基于像元分类方法提取大麻地块结果较为破碎的问题。 相似文献
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水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题,选择合适的空间分辨率影像能够准确地表征水域污染的空间分布状况.充分利用水体空间尺度信息,研究水色遥感的尺度问题,有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力.以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例,以Matlab为平台,采用基于离散小波多尺度变换分析方法,生成多光谱尺度和空间尺度影像,然后利用水体污染物的定量遥感反演方法,获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度,并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证.通过结果比较,确定100 m分辨率的HSI高光谱数据为较优分析空间尺度. 相似文献
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[目的]为川西林区天然林资源的可持续经营提供基础数据和理论参考.[方法]以Qucikbird影像为基础数据,基于eCongnition 8.64遥感图像处理程序,采用面向对象的多尺度分割方法,建立分类识别规则集,提取了天然林的各种破坏信息,利用GIS技术分析其分布特征.[结果]①天然林破坏类型主要有滑坡破坏、农牧破坏、... 相似文献
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为了对舟曲特大山洪泥石流灾害进行监测评估,以遥感技术为主要手段获取多时相、多分辨率、多传感器的遥感影像。在综合分析获取的灾区遥感影像数据的基础上,结合舟曲特大山洪泥石流发生后的实际情况及灾后应急救灾、灾害评估及恢复重建的实际需要,在"救灾响应"前提下,按"轻重缓急"原则处理灾后多源遥感影像。在多源遥感影像处理过程中,采用遥感图像处理、摄影测量和地理信息系统技术处理遥感图像,提出了影像拼接、面向对象的灾情信息提取等遥感影像处理的关键技术和方法。根据研究区的实际情况,利用目视解译、遥感图像分类、面向对象的变化监测等信息提取技术,对灾区地质灾害等灾害信息进行了有效地提取,准确确定滑坡、泥石流、倒损房屋、受损道路与桥梁、土地资源、水利设施、市政基础设施等各种灾情信息。同时归纳了灾害信息提取的一般方法,具有良好的科学性和可操作性,适合于巨大灾害灾情遥感应急监测评估工作。该研究成果为全面准确地掌握灾情,科学地评估灾情,进而采取有效救灾防灾抢险等措施和灾后恢复重建提供科学依据,对有效指导防灾减灾具有重大理论和实践意义。 相似文献
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基于高空间分辨率影像的林业小班遥感区划系统设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
小班区划是森林资源调查中最主要的任务。为了减少小班区划工作量,提高工作效率以及保证小班区划的一致性,从功能需求角度,设计了一种基于高空间分辨率遥感影像进行林业小班区划的系统,并对系统各部分功能进行较为详细的设计与说明。开发并实现了遥感数据处理、多尺度分割和面向对象分类等关键技术,借助该系统,可以实现基于高空间分辨率遥感影像进行林业小班边界的内业自动生成,小班区划精度符合林业实际生产需求。目前,该系统已在重庆和海南等地推广应用。图8表1参11 相似文献
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【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。 相似文献
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