黄土丘陵沟壑区遥感影像信息面向对象分类方法提取

探索了基于面向对象分类方法提取黄土丘陵沟壑区高分辨率遥感影像土地信息的途径。以燕沟典型小流域为例,基于ALOS的多光谱、全色立体影像并辅以数字高程模型DEM和NDVI数据,进行面向对象的多尺度分割,利用阈值逐次提取与该区生态系统恢复、农业生产和生活实际密切相关的灌丛、林地、草地、耕地、果园、居住地和水体共7种土地利用类型,得到的分类精度为77.73%。     

基于UML的学生选课系统研究设计

UML是一种表达能力丰富、强有力的建模语言,已经成为软件工业中占支配地位的建模语言,在面向对象领域受到广泛的关注。基于UML的学生选课系统,作者详细地介绍该系统设计过程,即需求分析、系统分析、建立动态模型、系统实现。     

平阴玫瑰信息管理系统的创建

平阴玫瑰信息管理系统是采用多媒体数据库技术和OLE技术开发出图文并茂的信息管理系统,充分体现了面向对象的程序设计思想和可视化编程技术,适应了平阴玫瑰科研与科普以及开展国内外交流与合作的需要。本文主要介绍了该系统的结构、各模块的功能以及所运用的核心技术。     

面向对象GIS建模的原则与方法

首先阐述了面向对象GIS建模的概念,然后提出面向对象GIS建模的三原则:应用目的原则、应用深度原则和过程原则,最后结合校园道路设施GIS建模实例给出面向对象GIS建模的方法过程,并将面向对象GIS建模的结果概括为:一图、一表、一库,能够给读者的实际建模工作提供一些有益参考。     

面向对象的遥感湿地植被分类与信息提取——以微山湖为例

在对面向对象遥感分类方法的基本原理与基本算法阐述的基础上,以山东省微山湖湿地植被分类为实验区数据,进行湿地植被分类训练和精度评定。结果表明,实验区居民区、水域、陆生植被、水生植被的面向对象的分类精度分别为:92.81%、93.78%、96.29%、95.38%,明显高于监督分类的分类精度92.13%、88.36%、89.24%、86.55%,充分展示出在湿地植被分类中面向对象遥感分类的优势。     

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。     

面向对象方法在SPOT5影像土地分类中的应用——以京杭大运河南旺地区为例

结合京杭大运河山东地区SPOT全色和多光谱融合后的遥感数据,应用面向对象分类法对其进行地物分类,并和传统的基于像元的分类方法进行结果对比分析。结果表明,该方法速度快、精度高、效果好,可以满足对京杭大运河保护规划监测的需求。     

基于高分影像的面向对象土地利用变化检测方法研究

以2013年与2014年2期高分一号卫星影像为数据源进行浙江省海盐县沿海地带土地利用类型变化检测。面向对象的变化检测方法包括单一波段差值比值法、多层次多波段差值比值法、变化矢量分析法,为对比检测效果还进行了基于像元的多波段差值法与比值法对多光谱影像与融合影像的检测。结果表明,面向对象的变化检测总体精度为86.29%,Kappa系数为0.72,优于基于像元的变化检测方法。在面向对象的变化检测中,运用融合影像进行分层次多波段差值比值法得到的检测效果最好,优于变化矢量分析法。而基于像元的变化检测中,运用融合影像进行多波段差值法得到的检测效果较好。     

渗灌土壤水分运动数值模拟软件设计方法研究

数值模拟是认识渗灌条件下土壤水分运动规律的重要方法之一,其可为渗灌工程的实施提供理论指导。为降低渗灌条件下土壤水分运动数值模拟研究的成本,在渗灌条件下土壤水分运动数值模拟软件的设计方法上进行了探讨,分析了软件实现的功能,提出了一种渗灌条件下土壤水分运动数值模拟软件的开发模型,并采用面向对象的方法和迭代-增量式的开发过程实现了该软件。本软件能够应用于渗灌条件下土壤水分运动数值模拟,能够模拟土壤初始条件、灌水压力、渗灌管特性和计算区域边界条件对土壤水分运动的影响,能模拟渗灌条件下土壤水分的再分布过程。软件运行可靠、操作方便,具有一定的通用性。     

基于多时相卫星影像的复杂山区烤烟种植区域提取

为提高卫星影像对复杂山区烤烟种植区的提取精度。以高分六号2m分辨率卫星影像作为遥感数据源，基于多时相卫星遥感影像序列，根据烤烟不同生长期的卫星影像特征，采取面向对象分类方法，分别完成3个不同时相卫星影像的烤烟种植区初步提取，再利用多时相植被指数规则初步提取烤烟种植区，最后通过交叉验证获取烤烟种植区域，并完成精度验证。结果表明：该研究方法能较为准确的提取复杂山区烤烟种植区，能够保持较低的错分率（5.3%），提取精度达94.67%，较基于单一时相卫星影像提取烤烟种植区域精度（90%）明显提升。