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基于SPOT影像的面向对象分类方法应用研究

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基于SPOT影像的面向对象分类方法应用研究

作者：林潭东北师范大学

学位级别：硕士

随遥感影像分辨率的提高，遥感影像中包含的信息越来越丰富，除遥感本身的光谱信息外，还包含了大量的形状信息和纹理信息等空间信息特征。传统以像元为单位的分类方法主要是利用影像的光谱信息，对于中低分辨率的数据分类效果较好。但... 详细信息

随遥感影像分辨率的提高，遥感影像中包含的信息越来越丰富，除遥感本身的光谱信息外，还包含了大量的形状信息和纹理信息等空间信息特征。传统以像元为单位的分类方法主要是利用影像的光谱信息，对于中低分辨率的数据分类效果较好。但这种分类方法不能充分的利用影像中的其他纹理等信息，不能很好的适应当今遥感数据的发展和人们对于分类的精度要求。在这种背景下，面向对象的分类方法应运而生。本文以SPOT数据为数据源，对面向对象的遥感影像分类方法进行了较深入研究，并在此基础上以黑龙江省拜泉县为例，分别采用基于像元的分类和面向对象的分类方法进行分类，并对两种分类结果分别进行定性和定量的比较。主要研究内容及方法如下：（1）基于传统像元分类中综合的应用非监督分类ISODATA和监督分类最大似然法进行分类。即首先利用非监督分类获得一个初始的按照光谱相似性分类的光谱集群组，以此结果为标准，在影像上为每类地物选取一定数量的训练样本进行最大似然法的监督分类。在选取样本时，结合解译标识表进行准确的选取。对分类后的初始结果进行分类后处理得到优化结果。（2）在面向对象的分类方法中，首先对影像进行分割。不同的地物具有相应的最佳尺度，本文中通过多次的尺度分割试验结合目视方法确定多尺度分割中每层的最佳尺度及适合提取的地物（3）分类时选取模糊分类法，主要包含了两种分类器：隶属函数和最邻近分类。其中隶属函数也就是模糊规则分类适合于仅用一个或者几个特征就可以与其他地物进行分类的地物。最邻近分类法适用于通过少量参数难以与周围地物区分的地物。在最邻近分类时要选取包含波段光谱值、纹理特征等信息构成多维特征空间，本文中采用定量的方法获得包含NDVI、Mean Layer、Shape Index等七个特征的最优空间。（4）对两种分类得到的结果分别进行定性和定量的精度评价与比较。从视觉方面看，利用传统像素方法获得的图像较为破碎，存在“椒盐”，而面向对象获得的分类结果图类别间连续性强，更符合实际。从定量精度评价来看，基于像元方法总体精度为66.83%，Kappa系数为0.6128;利用面向对象分类方法获得的分类精度是88.00%，要比基于像元方法的总体精度（66.83%）提高21.2%，Kappa系数为0.858要比基于像元方法的Kappa系数（0.6128）提高0.247。表明面向对象分类方法能有效的改善分类效果，提高分类精度。

关键词：遥感图像分类基于像元的分类面向对象的分类 SPOT5

基于像素分类与面向对象分类的干旱区城市制图比较研究

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水电厂自动化 2018年第2期39卷 50-53页

作者：徐希涛毛星南瑞集团公司(国网电力科学研究院) 江苏省南京市21100

以同一地区作为试验区,分别采用基于像素的分类方法和面向对象的分类方法进行土地利用制图,前者采用最大似然法进行监督分类,后者基于多尺度分割使用最邻近分类方法。误差矩阵精度评估结果显示,面向对象的分类方法在精度上要高于基于像... 详细信息

以同一地区作为试验区,分别采用基于像素的分类方法和面向对象的分类方法进行土地利用制图,前者采用最大似然法进行监督分类,后者基于多尺度分割使用最邻近分类方法。误差矩阵精度评估结果显示,面向对象的分类方法在精度上要高于基于像素的分类方法。研究表明,在基于高分辨率遥感影像的干旱区城市制图中,面向对象的分类方法要优于基于像素的分类方法。

关键词：高分辨率影像基于像素的分类面向对象的分类城市制图干旱区

面向对象的高分辨率遥感图像深度特征提取与分类研究

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面向对象的高分辨率遥感图像深度特征提取与分类研究

作者：高涵中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)

学位级别：硕士

在现有的遥感数据中,高分辨率遥感数据可以提供丰富的地表信息,精细地描述地物目标的空间结构和表层纹理。图像中的地物轮廓信息更加清晰,为有效解译分析提供了条件和基础。高分辨率遥感数据已显示出比传统的中、低分辨率遥感图像的显... 详细信息

在现有的遥感数据中,高分辨率遥感数据可以提供丰富的地表信息,精细地描述地物目标的空间结构和表层纹理。图像中的地物轮廓信息更加清晰,为有效解译分析提供了条件和基础。高分辨率遥感数据已显示出比传统的中、低分辨率遥感图像的显著优势和良好的应用前景,但高分辨率数据处理水平和实际需求之间还存在着较大的差距。遥感图像分类是遥感数据信息处理的基本任务之一,建立在多尺度分割基础上的面向对象的图像分析方法是遥感图像解译的有效方法,尤其在高空间分辨率遥感图像分类方面有着巨大的优势。但是自二十世纪末发展至今,该方法仍面临以下两个问题:(1)遥感图像分割是决定面向对象图像分析与计算成功与否的关键,但是高空间分辨率遥感图像中丰富的地物目标与空间语义信息必须在多尺度下才能充分表达和描述。因此,如何定量评价图像分割质量,确定最优分割参数组合,是一个亟待解决的问题;(2)尽管传统的面向对象的高分辨率遥感图像分类方法在特征描述、特征学习以及分类器设计等方面取得了重要的发展,但是大多数传统方法仅从原始图像中提取浅层次的特征用于分类,对于对象目标的深层次地物特征的表达不够充分,特征的人工设计与选择也不利于多源遥感大数据的自动化解译与信息挖掘。因此,如何自动化地提取深层次特征是另一个亟待解决的问题。为解决上述两个问题,本论文围绕非监督的图像分割质量评价、基于超像素特征表达的特征学习方法和面向对象的多尺度卷积神经网络分类展开研究。论文的主要成果如下:(1)基于地统计学中的空间分层异质性,提出了一种无监督遥感图像分割质量定量评价方法。该方法从原始图像中提取光谱和纹理特征构建待评价的特征集,从图像分割区域特征统计的角度,引入空间分层异质性和空间自相关作为区域内外同质和异质性评价的测度。两个测度用于计算分割结果在特征集中的统计值,最后基于马氏距离联合两个测度得到一个全局的质量评价标准,进而根据图像的分割结果质量,选择分割算法或确定最优分割参数组合。(2)提出了一种基于超像素的卷积神经网络特征学习方法。该方法充分利用高分辨率遥感图像丰富的语义信息,采用简单线性迭代聚类算法对待分类的遥感图像进行超像素分割,获得紧凑且大小均匀的超像素对象作为网络模型的输入,从中标记训练样本用于训练卷积神经网络的模型参数,从而达到自动学习地物对象深度特征的目的。该方法克服了现有使用像元邻域矩阵作为网络输入带来的运算复杂及缺乏目标背景信息等问题,提高了特征提取的效率和深度。(3)提出了一种自适应边界约束的多尺度卷积神经网络分类方法。该方法在基于超像素特征表达的地物特征学习方法基础之上,构建了一个多尺度卷积神经网络模型,将不同尺度下的超像素对象作为网络输入,使用加权特征的融合方法提高特征表达的能力。通过使用本文提出的图像分割质量评价指标为超像素分类结果自适应地提供最优地物边界信息,对地物轮廓进行约束优化,得到最终分类结果,有效提高了高分辨率遥感图像数据特征挖掘与分类的自动化和智能化程度。

关键词：遥感面向对象的分类多尺度分割分割质量评价深度学习

资源三号卫星湿地多光谱与全色影像融合质量评价

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高技术通讯 2015年第2期25卷 157-162页

作者：吴瑞娟何秀凤王静河海大学地球科学与工程学院南京210098 中国土地勘测规划院北京100035

从沿海湿地分类效果和定量指标两方面对资源三号(ZY-3)卫星多光谱(MS)图像与全色(PAN)图像融合的质量进行了评价。采用通用明度-色度饱和度(GIHS)变换、à trous小波变换(AWT)、非下采样Contourlet变换(NSCT)和NSCT-GIHS变换结合(用NSCT... 详细信息

从沿海湿地分类效果和定量指标两方面对资源三号(ZY-3)卫星多光谱(MS)图像与全色(PAN)图像融合的质量进行了评价。采用通用明度-色度饱和度(GIHS)变换、à trous小波变换(AWT)、非下采样Contourlet变换(NSCT)和NSCT-GIHS变换结合(用NSCT-GIHS表示)4种融合方法得到了ZY-3 MS-PAN融合图像,并构建了光谱信息指数和空间信息指数定量评价融合效果。定量分析结果表明,采用NSCT-GIHS方法得到的融合图像质量在光谱和空间特征保真度均为最优。基于ZY-3 MS-PAN融合图像,提出了面向对象的湿地分类方法。分类结果表明,NSCT_GIHS融合图像的总体分类精度为最高值96%,Kappa系数为0.9425。可见湿地分类结果与定量评价相一致。

关键词：资源三号(ZY-3)卫星图像融合图像融合质量评价面向对象的分类沿海湿地

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设施农业空间分布信息自动提取方法研究

遥感技术与应用 2014年第4期29卷 669-674页

作者：邹利东郭航朱秀芳王艳艳郑学昌王建阔北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京市统计局国家统计局北京调查总队农业调查处北京100054 北京天合数维科技有限公司北京100082

准确掌握设施农业的空间分布信息,对于各级政府及农业相关部门进一步制定设施农业发展政策、研究设施农业对环境的影响等具有重要意义。我国是世界上第一大设施农业生产国,长期以来设施农业面积调查主要采用基层单位层层上报的统计方式... 详细信息

准确掌握设施农业的空间分布信息,对于各级政府及农业相关部门进一步制定设施农业发展政策、研究设施农业对环境的影响等具有重要意义。我国是世界上第一大设施农业生产国,长期以来设施农业面积调查主要采用基层单位层层上报的统计方式,该方法只有数量信息没有空间位置信息,因此急需发展一种自动快速的设施农业空间信息提取方法。传统遥感信息基于光谱特征的像元级分类受"同物异谱"、"异物同谱"现象的影响严重,不利于设施农业的高精度快速提取。考虑面向对象分类方法对纹理、几何特征鲜明地物提取中表现出的优势,提出耦合利用面向对象和基于支持向量机的分类方法进行设施农业空间分布信息的自动提取,并在河北省定州县利用航片进行了该方法的测试和验证。验证结果显示设施农业的总体分类精度为95.60%,Kappa系数为0.90,利用该方法可以高精度地提取设施农业的空间分布。

关键词：设施农业面向对象的分类支持向量机无人机航片

基于多时相遥感影像的辽宁双台河口湿地信息提取研究

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基于多时相遥感影像的辽宁双台河口湿地信息提取研究

作者：王诗洋成都理工大学

学位级别：硕士

湿地是全球三大生态系统之一,我国也有大面积分布。湿地可作为水源补给,并具有减轻环境污染的作用,也可作为鸟类栖息地,对近海地区的水质保护具有重要作用,是人类最重要的生存环境之一。我国湿地资源丰富,总面积在世界范围内位列第四,... 详细信息

湿地是全球三大生态系统之一,我国也有大面积分布。湿地可作为水源补给,并具有减轻环境污染的作用,也可作为鸟类栖息地,对近海地区的水质保护具有重要作用,是人类最重要的生存环境之一。我国湿地资源丰富,总面积在世界范围内位列第四,辽宁双台河口湿地具有高纬度地区面积最大的芦苇沼泽。近年来,随着日益增强的人类活动,比如围海造田、石油开采等人类活动因素对湿地造成了严重且不可逆转的破坏,因此对湿地的相关研究越来越重要。本文以辽宁双台河口国家级自然保护区湿地资源保护状况为研究对象,进行湿地信息提取等相关研究,主要研究内容及得出结论如下:利用2015年Landsat8/OLI影像数据,以坐落于辽宁省盘锦市的双台河口国家级自然保护区为研究对象,采用监督分类的机器学习方法SVM支持向量机、BP神经网络方法,非监督分类的ISODATA重复自组织数据分析技术,以及通过构建规则集的面向对象的分类技术方法,分别进行湿地地表覆盖信息的提取。根据多次野外验证数据对提取结果进行精度评价可得,采用面向对象的分类方法对保护区影像数据的提取精度最高,其分类结果总体精度为85.22%,因此面向对象的分类为保护区湿地信息提取的最佳分类方法。为进一步提高面向对象方法分类精度,依据保护区湿地植被等地物的生长规律,选用2015年5月、6月、9月Landsat8/OLI影像数据作为多时相遥感影像数据集,利用eCogntion软件对多时相数据同时进行影像分割。通过多时相影像中地物的光谱、纹理、空间、形状等丰富的特征信息构建规则集,根据所选取的隶属度函数及阈值进行保护区湿地信息的提取。然后对分类结果进行精度评价,利用多时相遥感数据进行的湿地信息提取能够有效提高分类精度,其分类总体精度超过90%,达到92.17%。利用2015年5、6、9月份的多时相遥感影像数据进行的湿地信息提取,其提取结果通过fragstats软件统计计算景观指数并进行景观格局特征的分析。其结果表明,在研究区双台河口自然保护区内,主要以天然湿地为主,所占比例为73.21%。人工湿地类别包括养殖水面、水稻田及水库/坑塘相对来说较少只有18.53%。而人类活动较频繁的非湿地地区所占比例只有8.27%。因此双台河口保护区内,主要以天然湿地为主,非湿地即人类活动较频繁的地区相对来说所占比例比较少。由面积统计结果可知在天然湿地中,以芦苇及天然水域为主要类型。在人工湿地当中,水稻田及养殖水面为主要类型。在非湿地类型中,以建设用地为主要类型。通过统计可知双台河口保护区土地覆盖类型以芦苇和天然水域两种天然湿地类型为主体。由不同级别的多种景观指数指标得出,双台河口保护区景观中优势斑块类型之间存在较高的连通性,而且景观中聚合度较高,依据多个景观指数可知保护区景观异质性及景观的破碎度化程度,并且由本文分类结果可知,保护区湿地含有很多廊道景观单元,造成了相同景观类型的分割,同时也表明了双台河口国家级自然保护保护区已经受到一定程度的人类活动干扰影响,因此对湿地资源的保护需要得到高度重视。本研究为双台河口湿地的景观生态格局的分析,湿地生态系统未来的发展以及资源保护研究提供了依据。

关键词：双台河口湿地湿地信息提取面向对象的分类 Landsat8/OLI遥感数据多时相遥感影像

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城市高分辨率影像绿地植被识别研究进展

遥感信息 2013年第3期28卷 119-125页

作者：陈仁喜王成芳河海大学地球科学与工程学院南京210098 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室广州510640 华南理工大学建筑学院广州510640

从高分辨率遥感影像提取城市绿地植被信息是进行现代城市规划和生态环境评价的关键技术。本文先阐述了遥感影像上各类城市绿地的目视解译特征,分析了人工解译方法存在的优缺点。然后概括归纳出目前3类主要的计算机半自动提取植被的方法... 详细信息

从高分辨率遥感影像提取城市绿地植被信息是进行现代城市规划和生态环境评价的关键技术。本文先阐述了遥感影像上各类城市绿地的目视解译特征,分析了人工解译方法存在的优缺点。然后概括归纳出目前3类主要的计算机半自动提取植被的方法:基于像元的提取方法、面向对象的分类方法和纹理分析方法,阐述了各类方法的研究进展,并分析了各种方法存在的问题和缺陷。最后分析了从高分辨率影像进行计算机提取绿地植被存在的难点问题。

关键词：绿地提取植被指数纹理分析面向对象的分类城市遥感

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面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

地理空间信息 2016年第9期14卷 104-106页

作者：金文韬许捍卫李正源王海君河海大学地球科学与工程学院江苏南京210098

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.... 详细信息

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。

关键词：土地利用最优分割面向对象的分类高分辨率影像