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针对高分辨率遥感影像的校园地物分类,引入了面向对象的信息提取技术,以校园作为研究对象,实现校园用地的分类和提取。最终结果精度高达85%左右,比传统监督分类中相对成熟的最大似然的精度高出10%左右,同时克服了"椒盐"噪声的影响,各地物信息的提取特征比较明显,具有较大的应用潜力。 相似文献
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基于国产GF-1遥感影像的山区细小水体提取方法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
以国产"高分一号"16m遥感图像为数据源,在特克斯县选取两个研究区域,针对山区细小线状河流提取难度较大的问题,使用基于规则的面向对象的方法实现了对山区细小水体的精确化提取。首先,在总结前人选择最优分割尺度的基础上,考虑了各层权重信息,针对某一特定地物,提出了指示最优分割尺度的指标——改进的与邻域绝对均值差分方差比(MRMAS),并由此获取了影像上细小水体的最优分割尺度。其次,为区分水体和山体阴影,构建阴影水体指数SWI=B1+B2-B4,成功剔除了绝大部分阴影信息。最后,利用形态学膨胀滤波及Pavlidis异步细化算法对提取的细小水体进行后处理,最终得到细小河流的矢量化水系图。实验结果表明,该方法可以完整、快速地提取出山区细小线状河流信息,总体精度在90%以上,Kappa系数在85%以上,有效排除阴影等暗色地物的干扰,基本消除椒盐噪声。该研究成果或对国产高分影像处理系统的研发与应用提供一定的科学参考。 相似文献
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基于面向对象分类的芒果林遥感提取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
《资源科学》2017,(8)
中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了19.28%和3.62%;用户精度分别提高了8.62%和3.86%。本研究可为果园用地的遥感识别与信息提取有效的方法借鉴。 相似文献
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传统的Canny边缘检测方法提取遥感图像边缘视觉特征在设定不变矩阈值采用经验模式,导致视觉提取分辨率不好,特征提取不准。提出采用Morlet小波变换对遥感图像边缘特征进行不变矩阈值函数构建,提出一种基于Morlet小波Canny边缘检测算法的遥感图像视觉特征提取。将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割,实现遥感图像视觉提取。仿真实验表明,该方法在遥感图像视觉特征提取上比传统的Canny边缘检测方法效果明显,提取正确率最高可以达到94.20%,算法将在远距离遥感目标识别和监测等领域具有很好的应用价值。 相似文献
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森林类型识别是森林资源遥感监测的基础工作,低分辨率遥感影像缺少纹理细节信息,高分辨率遥感影像不仅具有光谱信息,而且提供丰富的空间、纹理特征信息,因此基于高分辨率遥感影像的纹理特征进行森林内部信息的提取成为近年研究的热点及难点,传统基于单个象元纯光谱及面向对象建立规则集的方法难以有效区分天然林与人工林植被覆盖信息.本文利用面向对象多尺度分割算法、Sobel算子边缘检测及骨架线提取等方法,提取天然林与人工林的纹理线特征,构建了一种新的特征指数——纹理线条密度指数(TLDI).研究表明:与常用的NDVI、SAVI、EVI等植被特征及VAR、HOMO、CON等GLCM纹理特征指数相比,TLDI指数的离散度更好、分类效果更佳;当TLDI＞0.1时,为天然林植被覆盖区;当0＜TLDI＜0.1时,为人工林植被覆盖区.典型区域的实验表明,除极少数稀疏天然林对象斑块错分人工林,总体分类精度较高,人工林错分率小于0.83％,面向对象的TLDI指数可以有效地提取森林内部天然林与人工林植被覆盖信息. 相似文献
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湿地作为中国重要的生态水文环境资源,及时、准确的监测湿地的水体信息具有重要意义。虽然Sentinel-2A数据相较于Landsat-8影像作为新兴的卫星遥感影像数据源名具有较多优势,但在湿地的水体信息提取的应用效果是否具有众多优点,仍是未知,因此,本文选取扎龙湿地研究区内的Sentinel-2a和Landsat-8影响各一景影像作为数据源,基于面向对象的分类分类方法提取湿地的水体信息,验证两种数据源的分类结果精度,结果表明:a.基于影像光谱特征差异和水体指数的可分性Sentinel-2A都高于Landsat-8影像,且提取结果显著。b.Sentinel-2A相较于Landsat-8影像提取得到较高的精度,水体信息用户精度87.31%,总体精度达85.87%,以上研究结果表明:Sentinel-2A影像数据相较于Landsat-8数据在复杂的小尺度湿地提取水体信息的精度更高,研究结果可作为湿地的保护研究提供理论基础数据。 相似文献
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基于面向对象的香榧资源分布遥感调查研究 总被引：2，自引：0，他引：2
香榧系第三纪孑遗植物,为我同特有的珍贵经济树种.常规的香榧资源调查方法存在工作量大、数据时效性差等不足.近年来高分辨率遥感影像的应用,为特定树种信息提取提供了可能.基于此,本文以高分辨率IKONOS卫星影像为基础,采用面向对象的信息提取方法,多尺度分割形成对象后,利用光谱、形状、纹理等构建特征空间,进行会稽山区香榧信息提取的试验,并与常规监督分类法(最大似然法)进行了比较.结果显示,基于面向对象方法的香榧信息提取精度达到86.57%,比监督分类法的精度提高了27.90%.研究表明,用面向对象的分类方法进行香榧信息提取和资源调查是可行的. 相似文献
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利用遥感手段,以低廉的成本有效获取包括居民地在内的地表信息是促使卫星遥感数据转化为现实生产力的根本所在,也是遥感应用领域中亟待解决的重要课题。目前虽然已有＂空间分辨率越高,遥感分类精度也越高＂的共性认识,但是遥感影像空间分辨率的不同对于城镇和乡村这两种不同类型的居民地信息提取产生怎样的影响等,目前尚无明确答案。本文首先以同一区域不同空间分辨率的4种卫星遥感影像数据为信息源,定性探讨居民地在不同分辨率遥感影像上的表现特征;然后以两种不同分辨率的影像ALOS和TM为实验对象,对这两种影像上城镇和乡村居民地信息提取精度进行比较分析。结果显示：虽然基于10m-ALOS影像的居民地信息提取精度较30m-TM影像约提高6.09%,并且无论是依据哪一种空间分辨率的遥感影像,城镇居民地的信息提取精度都明显高于乡村居民地,但是,对于分散式分布的乡村居民地,遥感影像空间分辨率的下降令其遥感识别更容易受到周边环境的影响,其信息提取精度会随着遥感影像空间分辨率的增加而显著提高;相比之下,城镇居民地的信息提取精度随遥感影像空间分辨率增加的趋势是有限的。造成这一现象的原因主要在于虽然居民地的轮廓清晰性以及像元的纯净度都与遥感影像的空间分辨率基本上呈正相关,但是空间分辨率的提高会放大居民地内部结构的细节,从而对居民地的遥感识别与信息提取工作增加一些干扰性的噪声信息。 相似文献
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针对平原区园地与居民点落叶林不易区分的特点,提出适合于中分辨遥感影像的平原区园地信息提取特征指标——平原区园地指数.利用影像的多时相特征,结合面向对象的分类方法构建平原区园地信息提取模式.安徽省砀山县园地提取实验表明,该方法简单易行,有效避免了“椒盐现像”,提高了分类精度,对于准确地确定平原区园地面积及其分布情况具有重要的实际应用价值. 相似文献
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由于图像的边缘通常含有大量重要信息,因此,边缘检测成为图像处理的一个重要环节,其检测算法也获得了广泛的研究,巴经形成了Robert、Laplacian、Canny等多种算法.但这些传统算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面还存在一定的问题.本文研究了基于形态学的边缘提取算法,并与传统算法在抗噪性等方面作简单比较. 相似文献
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多源遥感数据在植被识别和提取中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
不同类型的遥感数据有着自己独特的优势,如果综合应用,可以实现信息的互补,提高地物的识别精度。本文以福建省漳浦县为研究区域,利用SPOT5、ASTER和CBERS等多源遥感数据对植被的识别和提取方法进行研究,建立了基于多源遥感数据的专题信息提取流程。首先设计了基于不同植被专题信息自动提取的专家库,对单一遥感数据进行专题提取,然后基于专家知识进行决策级植被信息融合。多源遥感数据所提供的信息的优越性在于可以将不同传感器的光谱信息和时相特征进行互补,利用不同植被在不同遥感数据上的特征和专家知识,建立隶属度函数,判剐每个像元的归属,完成研究区不同植被类型的专题提取。结果表明,与单一传感器数据的结果相比,综合利用多源遥感数据能较大程度地提高植被的提取精度。 相似文献
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基于TM遥感影像的玉米地专题信息自动提取 总被引：1，自引：1，他引：1
TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点，也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状，选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区，采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类，提取了玉米地专题信息，玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理，提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法，通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现
遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间，应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engineer模块的开发功能，设计了基于多特征空间的玉米地专题信息自动提取的专家库，使用专家库对玉米地信息进行了自动提取，提取精度为92.9%。从基于多特征空间的分类结果与监督分类结果的比较发现，基于多特征空间的自动提取方法可以提高专题信息的提取效率，对未来实现遥感影像的智能解译是一种研究方法的探索。 相似文献
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随着科技的发展,遥感技术已经形成向高空间分辨率和高光谱分辨率发展的趋势,并且取得了很好的效果,如QUICKBIRD影像全色波段的分辨率已经达到0.6 1 m,WORLDVIEW影像全色波段的分辨率达到0.5m。因此,高分辨率遥感影像能很好的突出的地物细节信息和结构纹理信息,利用这一特点,可以采用面向对象技术,提取道路信息。而传统的道路提取方法只依据道路的光谱信息。利用面向对象技术对试验区进行提取。首先,对影像进行预处理,然后对影像进行分割;其次,利用道路的光谱、纹理、结构信息,构建道路对象的知识库,从而实现道路信息的提取。所以,面向对象技术是提取高分辨率影像信息的一个重要发展趋势。 相似文献
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研究文本定位与特征提取问题。针对传统的Canny算子图像检测算法的不足,提出了一种改进的Canny算子图像信息特征提取算法。研究方法是:首先对彩色图像进行高斯金字塔分解,然后用Canny算子检测彩色图像,提取边缘图像,再经过通二值化,去噪方差投影定位文本区域。实验结果表明,本文提出的方法有效、实用。 相似文献
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面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法——以福建省厦门市为例 总被引：2，自引：0，他引：2
快速、客观、有效的森林资源变化监测技术是林业资源管理部门迫切需要解决的技术难题.本研究基于面向对象影像分析的思想,提出面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法.首先,通过结合森林小班图层的大尺度影像分割,得到小班影像对象;其次,在森林小班专题对象内部,进行小尺度分割,自动提取变化图斑边界,得到变化与未变化小班影像对象;最后,通过对每一林地专题内部变化小班的分类解译,直接获得森林资源的地类变化信息.该方法可以根据影像分辨率的高低和森林小班图的尺度,满足不同比例尺森林覆盖变化监测的精度要求.以福建省厦门市为例,选用2011年RapidEye卫星影像和2007年森林小班图层进行森林覆盖变化信息提取.结果表明,所提出的方法在确保精度的同时,时间效率提高1～2倍,满足林业部门对森林覆盖变化信息快速准确获取的要求. 相似文献