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特征优选下的遥感影像面向对象分类规则构建

测绘科学 2019年第2期44卷 26-32页

作者：戴莉莉李海涛顾海燕余凡辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 中国测绘科学研究院北京100830

针对分类规则及其阈值的确定主要依赖人工经验、通用性差问题,该文提出了特征优选支持的面向对象分类规则构建方法。该方法利用面向对象技术,首先使用Boruta算法对先验样本数据集进行特征选择,然后根据隶属度函数构建分类规则集,最后引... 详细信息

针对分类规则及其阈值的确定主要依赖人工经验、通用性差问题,该文提出了特征优选支持的面向对象分类规则构建方法。该方法利用面向对象技术,首先使用Boruta算法对先验样本数据集进行特征选择,然后根据隶属度函数构建分类规则集,最后引入置信区间概念,确定分类规则的阈值。以德国波兹坦地区的航空影像、数字表面模型(DSM)以及地面真实参考影像为实验数据,构建城市建筑、城市绿地(包括草地和树木)这两种地类的分类规则,利用不同数量的训练样本,开展面向对象分类实验,与支持向量机(SVM)监督分类方法进行对比分析。实验结果表明,在相同的优选特征下,利用置信区间确定阈值得到的分类规则,提取效果及分类精度更好,尤其在训练样本量少的情况下,该方法得到的分类精度比SVM高30%～40%。

关键词：面向对象影像分类分类规则 Boruta算法置信区间训练样本统计

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基于面向对象分类约束的融合方法研究

光学学报 2006年第3期26卷 347-354页

作者：林文娟陈云浩王朝冯通北京师范大学资源学院北京100875 航天量子数码科技有限公司北京100037 香港中文大学地理与资源管理系

像素级融合方法中常出现色彩突变或色彩失真现象。通过分类信息对融合进行约束可以部分消除目标地物边界的这些现象。然而传统的基于像素分类的影像融合方法由于分类中的“椒盐效应”,导致融合效果受到一定的影响和限制。采用面向对象... 详细信息

像素级融合方法中常出现色彩突变或色彩失真现象。通过分类信息对融合进行约束可以部分消除目标地物边界的这些现象。然而传统的基于像素分类的影像融合方法由于分类中的“椒盐效应”,导致融合效果受到一定的影响和限制。采用面向对象分类约束的方法对该融合方法进行改进。首先采用面向对象分类方法进行影像分类,解决了基于像素分类中的“椒盐效应”问题;其次将分类结果作为影像融合的约束条件,利用色度饱和度明度(HSV)变换进行融合;最后将该方法的结果与多种融合方法的结果进行定量比较,发现该方法除在目视上取得很好的增强效果外,在信息熵、方差等指标上也取得了很好的效果。

关键词：信息光学基于分类约束的影像融合面向对象影像分类遥感图像分割色度-饱和度-明度变换

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ZY-3卫星全色与多光谱影像融合方法比较

农业工程学报 2014年第16期30卷 157-165,F0003页

作者：李霖佘梦媛罗恒武汉大学资源与环境科学学院武汉430079

针对目前农业部门常用融合方法,探讨适合于ZY-3卫星农业区影像的融合方法,该文以ZY-3卫星2.1 m全色/5.8 m多光谱分辨率平面影像为数据源,应用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换)、Brovey变换(彩色标准化变换)、Gram-Schmidt变... 详细信息

针对目前农业部门常用融合方法,探讨适合于ZY-3卫星农业区影像的融合方法,该文以ZY-3卫星2.1 m全色/5.8 m多光谱分辨率平面影像为数据源,应用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换)、Brovey变换(彩色标准化变换)、Gram-Schmidt变换(正交化变换)、PC变换(principal components,主成分变换)、Wavelet变换(小波变换)和Ehlers变换(空间滤波变换)等6种常用融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度,通过两类统计参数:光谱分析和不同地域的纹理特征,对融合后的影像进行质量评价。通过面向对象方法对融合影像分类比较,全面探讨这6种融合方法对ZY-3卫星农业区影像的适宜性。试验表明,PC变换和Ehlers变换各波段与原多光谱影像相关性均高达0.9以上,纹理特征增强明显,边缘响应指标均高于0.2,分类总体精度分别达78.59%、77.8%;其他融合方法仅在部分试验指标中具有优势。综合比较试验数据,发现PC变换和Ehlers变换融合效果优于其他融合算法,适宜应用于ZY-3卫星农业区影像;但不同融合方法在图像质量和地类提取中各有优势,可结合实际农业应用及影像中地类信息比例,选择适宜的融合算法。该研究可为农业各部门中影像大规模的融合应用提供参考。

关键词：遥感光谱分析影像融合 ZY-3卫星融合影像农业区域图像质量面向对象影像分类 ZY-3

三峡水库区域土地利用动态分析与变化趋势预测方法研究

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三峡水库区域土地利用动态分析与变化趋势预测方法研究

作者：王娇辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

本文以三峡水库区域为研究对象,按照现状数据获取—动态分析—驱动机制探讨—变化趋势预测方法研究的路线展开理论应用研究与分析。采用面向对象影像分类方法获取土地利用现状数据,通过对比研究,揭示该方法能够克服传统分类方法的不足... 详细信息

本文以三峡水库区域为研究对象,按照现状数据获取—动态分析—驱动机制探讨—变化趋势预测方法研究的路线展开理论应用研究与分析。采用面向对象影像分类方法获取土地利用现状数据,通过对比研究,揭示该方法能够克服传统分类方法的不足,提高数据获取精度。通过区域生长和均值漂移分割算法的对比研究,表明运用均值漂移分割方法对研究区域影像进行分割的效果更好。运用土地利用时空变化分析模型,从数量、速率、转移方向和区域差异四个方面对研究区域土地利用时空变化展开深入的分析,研究显示研究区域在2000-2004年间水域和城乡工矿居住用地在数量和速率变化均较大,距离三峡大坝较近乡县的土地利用类型区域差异大都比较显著。针对土地利用驱动机制定量分析中样本点少、样本间常常具有多重相关性等问题,采用偏最小二乘回归模型进行分析,通过对比研究,揭示了该方法比普通最小二乘回归具有更好地驱动力解释能力。采用马尔科夫预测模型对研究区域的土地利用变化趋势进行预测分析,结果表明研究区域水域和城乡工矿居住用地在短期内呈现逐渐增加趋势,林地、草地和耕地表现出逐渐减少的趋势,而未利用地的变化趋势为先逐渐增加后又逐渐减少。

关键词：三峡水库区域面向对象影像分类偏最小二乘回归马尔科夫预测

基于遥感和DEM数据的柬埔寨洞里萨湖地区数字地貌制图研究

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基于遥感和DEM数据的柬埔寨洞里萨湖地区数字地貌制图研究

作者：姜玲南京师范大学

学位级别：硕士

论文在开展柬埔寨洞里萨湖地区砂矿找矿项目的基础上,深入进行地貌制图研究。该项目目标为:确定已知砂矿点的地貌类型,进行区域地貌类型解译,绘制地貌解译图,提供砂矿找矿远景靶区。论文针对柬埔寨地质资料严重缺乏及洞里萨湖地区地貌特... 详细信息

论文在开展柬埔寨洞里萨湖地区砂矿找矿项目的基础上,深入进行地貌制图研究。该项目目标为:确定已知砂矿点的地貌类型,进行区域地貌类型解译,绘制地貌解译图,提供砂矿找矿远景靶区。论文针对柬埔寨地质资料严重缺乏及洞里萨湖地区地貌特点,采用TM、ALOS遥感影像数据结合DEM数据开展地貌及微地貌制图研究,实现数字地貌制图。采用TM影像数据直接选取端元波谱采用波谱角和最大似然法对地表覆被进行监督分类;采用ALOS影像数据,选取植被指数RVI、DVI、TSAVI及拉伸后的DEM数据参与非监督分类,实现对地表覆被的细分,为数字地貌制图建立基础;利用数字地形分析技术,运用德国eCognition软件的图像分割功能,将由光照投影图或遥感影像分割获得的矢量多边形数据代替传统的格网作为统计范围,改良传统地形起伏度、平均高程、平均坡度等地形因子的计算方法,实现基于SRTM DEM地形因子的提取。针对洞里萨湖地区特殊的堆积地貌环境,采用先对SRTM DEM数据进行负值转换再提取水系的方法,取得了很好的效果。分析比对上述研究结果,选择合适的分类图像和专题图参与数字地貌制图,并将面向对象影像分类技术引入数字地貌制图中。本文利用遥感图像提取地貌和微地貌信息并将DEM作为一个分量,将遥感影像、遥感分类图像、地形因子专题图等共同参与图像分割与分类,最终实现地貌类型的划分及数字地貌制图。本文主要结论和创新点如下:1.将由光照投影图或遥感影像分割获得的矢量多边形数据代替传统的格网作为统计范围,可以明显提高地形因子对地形的表现力,并且保持了地貌边界与实际地表的吻合性。2.将DEM数据处理后的图像,如拉伸后的DEM、平均高程图、地形起伏度图等与遥感数据叠合,共同参与遥感图像分类。该方法实现在遥感图像分类过程中兼顾高程信息,误分、漏分斑块明显减少,分类效果得到明显改善,可识别的地貌类别得以增加。地貌分类界线兼具土地覆被差异性与地形因子的差异性。3.将面向对象影像分类的分类方法引入地貌分类制图,可以明显减少像元孤岛及分类图中的斑点或空洞,有效去除由遥感数据质量引起的“椒盐”噪声带来的影响。

关键词：遥感 DEM 数字地貌制图面向对象影像分类柬埔寨洞里萨湖地区

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卫星图像中运动车辆探测和速度提取研究

卫星图像中运动车辆探测和速度提取研究

作者：索明亮北京交通大学

学位级别：硕士

摘要：随着遥感技术的发展和卫星空间分辨率的提高,高分辨率遥感图像在各个领域的应用已变得越来越为广泛。同时,基于高分辨率遥感图像的交通参数提取方法逐渐被人们所熟知,为日常交通监管和控制提供了可能。本文旨在研究从卫星图像中... 详细信息

摘要：随着遥感技术的发展和卫星空间分辨率的提高,高分辨率遥感图像在各个领域的应用已变得越来越为广泛。同时,基于高分辨率遥感图像的交通参数提取方法逐渐被人们所熟知,为日常交通监管和控制提供了可能。本文旨在研究从卫星图像中进行运动车辆探测和速度提取,首先介绍了国内外研究现状、图像预处理等基本理论知识,然后就运动车辆探测和速度提取展开了以下几方面的研究：(1)根据高分辨率卫星图像的特点,并借鉴目视判读原理,本文采用面向对象影像分类方法探测运动车辆。通过对路段内的运动车辆探测进行多尺度分割、构建运动车辆探测影像对象层次结构以及图像模糊分类来实现运动车辆的探测。(2)本文以全色图像为基准图,多光谱图像为匹配图,对二者进行匹配融合,以获取运动车辆在两种时相下的地理经纬度坐标,计算车辆移动距离,并根据全色图像和多光谱图像的成像时间间隔,提取速度。(3)采用实验数据进行实例验证。本文选取不同车道等级和有无交叉口影响的三个路段进行运动车辆探测和速度提取,并对车辆探测结果进行精度评估,结果表明面向对象影像分类方法具有较高的检出率,达到94.03%。基于全色图像和多光谱图像匹配融合技术提取的车辆速度与实地拍摄的视频数据分析结果基本吻合,证明该方法具有一定的适用性。本研究提出的从卫星图像中进行运动车辆探测和速度提取,对于智能交通系统中交通信息采集的丰富以及交通参数提取方法的探索具有重要的意义。

关键词：高能分辨率卫星图像面向对象影像分类运动车辆探测速度提取