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基于面向对象和规则的遥感影像分类研究 总被引:54,自引:4,他引:54
讨论了面向对象和规则的光学遥感影像分类方法。首先利用多尺度分割形成影像对象,建立对象的层次结构,计算对象的光谱特征、几何特征、拓扑特征等,利用对象、特征形成分类规则,并通过不同对象层间信息的传递和合并实现对影像的分类。并以北京城市土地利用分类为例,对该方法进行了验证。 相似文献
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高分辨率影像的广泛应用推进面向对象影像分析(OBIA)的发展,而分割作为面向对象分类的关键步骤,其尺度的选择直接关系到地物信息的提取。空间尺度是地物的固有属性,在合适的分割尺度下可以更好地挖掘地物信息。本文结合最大面积法和分割质量评价模型对张山营镇影像进行分割实验,先通过分析对象最大面积初步得到最优尺度范围,后结合分割质量评价模型以确定最优分割尺度层次。在此基础上,综合样本提取的光谱、纹理等特征进行规则训练,最终完成面向对象的土地覆被分类研究。结果显示:基于多层次最优尺度的规则分类方法获得更好的分类结果,其总体精度为88.8%,Kappa系数为0.861,而基于单一尺度的最邻近法总体精度81.4%,Kappa系数0.773,基于单一尺度的规则分类法总体精度为83.2%,Kappa系数为0.85。 相似文献
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介绍了单张高空间分辨率的航空遥感数据在没有其他专题图辅助的情况下进行面向对象的信息提取的方法。以山西省平顺县为研究区,ADS40彩色航空影像为数据源,对不同的地物采取不同尺度的多尺度分割,形成具有"同质性"的对象,然后分别采取不同的信息提取策略,得到研究区信息分类成果,且有效避免了"同谱异物"、"同物异谱"及"椒盐现象",对高分辨率遥感影像信息提取技术研究具有一定的实践指导意义。 相似文献
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面向对象的遥感影像模糊分类方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富,地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像,传统的分类方法,就会造成分类精度降低,空间数据的大量冗余,并且其分类结果常常是椒盐图像,不利于进行空间分析。本文采用面向对象的影像分类方法,考虑了对象的不同特征值,例如光谱值,形状和纹理,结合上下文关系和语义的信息,这种分类技术不仅能够使用影像属性,而且能够利用不同影像对象之间的空间关系。在对诸多对象进行分类后,再进行精度分析。在此研究提出了一种面向对象的方法结合模糊理论把许多的对象块分成不同的类别。这一过程主要有两个步骤:第一个步骤是分割。图像分割将整个图像分割成若干个对象,在这个过程中,分割尺度的选择会影响到后续的分类结果和精度。第二个步骤是分类。在这个步骤中,特征值的选择和隶属度函数的选择都对分类结果有着至关重要的影响。 相似文献
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利用面向对象的分类方法对高分辨率影像上的水体、植被、建筑物以及道路进行了自动提取;对自动提取结果进行了精度评价:水体和植被的用户精度在90%以上,建筑物和道路中心线的用户精度在70%以上;并分析了影响信息提取精度的因素。 相似文献
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张景景 《测绘与空间地理信息》2018,(4):146-150
高分辨率遥感卫星影像是获取地物精细类别的重要数据源,快速准确地获取土地利用和土地覆盖分类信息可为土地利用规划、土地管理等提供重要的数据支撑和决策依据。本文开展了高分辨率影像面向对象分类研究,首先,利用多尺度分割方法对高分辨率影像进行分割,基于分割对象,选取不同地物类别样本并计算光谱特征、纹理特征、几何特征。然后,针对特征冗余问题,利用最大相关最小冗余算法选择优先级较高特征,在此基础上结合遗传算法对特征集进行适当扩充(m GA)。在面向对象分类过程中,通过利用遗传算法对支持向量机模型进行快速参数寻优,并在此基础上对分割对象进行分类。最终地物总体精度达到85.93%,Kappa系数为0.828 2。并将分类结果与最近邻分类和随机森林分类结果进行了比较,地物分类精度提高了4.05%和6.81%。实验结果表明:基于m GA特征优化及SVM参数选择进行改进的面向对象的分类方法是有效的。 相似文献
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宋晓霞 《测绘与空间地理信息》2021,44(5):128-131
针对遥感影像分类识别中,属性特征过多不仅会造成维数灾难,而且会影响分类精度的问题,本文采用基于栈式自动编码器的面向对象的分类方法解决高分辨率遥感影像的分类精度问题.文中对自动编码器的重构特征质量、栈式自动编码器的深度以及隐层单元数对分类精度的影响进行了试验分析,并将该分类方法与传统的影像分类方法进行比较,研究其分类精度... 相似文献
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高分辨率遥感影像的压缩纹理元分类 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的高分辨率遥感影像分类中特征提取复杂,特征维数大等问题,提出一种新颖,简单,高效的纹理特征提取方法。首先,利用随机投影对基于原始像素灰度值的纹理元矢量进行降维,将其投影到压缩的纹理特征子空间。然后,在压缩子空间中对各类纹理元进行聚类,将聚类中心作为纹理字典,得到局部纹理特征集。最后,将样本中包含的纹理元编码到纹理字典中对应距离最近的词汇,得到样本的视觉词汇图,并融合词汇统计直方图与词汇二阶矩信息作为最终的纹理表达。通过两组实验,验证了本文方法能够有效的表达纹理,提高分类精度。 相似文献
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初步分析了应用高分辨率遥感影像进行分类处理的3种特殊方法,即基于光谱信息及相关监测模型综合分类技术、利用高程信息辅助分类技术和面向对象的特征相关属性分类技术的基本原理。分析比较了它们在进行遥感影像分类的特点和优势,探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中的应用方法和效果。 相似文献
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资源三号卫星影像数据目前广泛用于地形测绘、资源监测、地理国情监测等领域。本文主要针对资源三号卫星影像数据,以南京市玄武区为例,研究了适合国产高分辨率卫星影像的分类技术方法。分别采用面向对象的KNN分类方法和SVM分类方法对影像进行分类,并对分类结果的精度进行了分析和评价。研究结果表明,在对遥感影像采用合适的分割尺度进行分割后,采用基于面向对象的SVM分类方法得到的结果,其总体分类精度为90.72%,Kappa系数为86.64%,远高于采用基于面向对象的KNN分类方法得到的结果。因此,面向对象的SVM分类方法更适合于资源三号卫星影像的分类。 相似文献