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《农村经济与科技》2016,(23)
最近几年,随着空间遥感技术的发展,高分辨率遥感影像在土地资源调查、环境监测等领域中的应用日益广泛。利用传统的遥感影像分类方法,如监督分类,容易导致分类精度降低,空间数据大量冗余和资源的浪费。面向对象的分类方法正是为了解决这些问题而出现,面向对象的方法利用遥感影像结构、光谱信息,并在建立这些特征之间的层次关系的基础上,对遥感影像进行分类。利用杭州市西湖区域2014年10月份的数据,基于ENVI5.0对高分辨率影像进行地物特征的信息提取,利用监督分类和面向对象技术首先对该区域信息进行分类,然后再对分类结果进行对比分析研究。结果表明,面向对象分类方法在此数据城市绿地信息提取中精度优于监督分类。 相似文献
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基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79.其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据. 相似文献
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该文简述了高光谱遥感影像分类的策略,主要有监督分类与非监督分类,基于分类判据的实现策略划分,硬分类和软分类,基于像素的分类和基于对象的分类,单分类器和多分类器集成。并简单介绍了一些分类方法,包括监督分类法(最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法)、基于光谱相似性度量的分类方法、人工神经网络分类法、支持向量机分类、决策树分类、面向对象分类和非监督分类。 相似文献
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以西藏自治区林芝市巴宜区2005年ETM遥感影像为基础,利用"3S"技术,借助于ERDAS 9.2和ArcGIS 10.5软件,结合野外调查研究,对研究区的森林覆盖率进行统计分析,并与该地区地貌类型图、土地利用类型图的分类结果进行比较分析。研究了ETM遥感影像应用于巴宜区森林覆盖统计监测的最佳波段组合和融合处理技术,采用监督分类的方法提取森林覆盖信息,并对分类结果与相应研究区的土地利用类型相比较。结果表明,监督分类校正结果显示2005年巴宜区的森林覆盖率约为42.61%,监督分类对林地统计结果与土地利用类型图统计结果相比较,两者仅相差3.83百分点,分类精度达89.27%。利用遥感技术及地理信息系技术对森林资源的统计分析,可为森林信息化建设提供技术支持。 相似文献
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喀斯待石漠化是在自然和人为因素相互作用下土地退化的现象.石漠化地区的遥感影像分类以往采用的是监督分类和非监督分类,但它们单纯地利用像元的亮度特征,分类精度低,往往不能满足实际的应用需要.决策树分类是一种新的遥感影像分类技术.以凯佐乡为研究对象,使用了ASTER影像数据、DEM和岩性数据,通过提取归一化植被指数、比值植被指数、地形坡度等数据建立分类规则,构建决策树.在ENVI软件支持下,获得了研究区的决策树分类影像.通过计算影像分类精度和Kappa系数.得到了以下结论：运用决策树分类法对石漠化地区遥感影像进行分类,可取得较理想的分类效果;实现了石漠化信息的自动化提取;若采用的遥感影像波段更多,DEM分辨率更高并减少数据处理中的误差将能够进一步提高分类精度. 相似文献
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基于TM遥感影像的鄱阳湖湿地分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
对覆盖鄱阳湖湿地的LandsatTM遥感影像进行了计算机自动分类技术方法的实验研究,采用了先对遥感影像数据进行非监督分类,在非监督分类的基础上进行人工解译,确定其类别属性,然后将人工解译后的非监督分类的分类属性表经过光谱聚类处理转化成适用于监督分类的分类模板文件,再执行监督分类的方法,有效地提高了湿地遥感影像分类的精度。 相似文献
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根据1993、2001和2009年蓬溪县TM遥感影像,采用RS和GIS技术相结合对研究区域地物的光谱特性、纹理特征和地形信息进行提取和分析,采用最佳波段分类和监督分类相结合对遥感影像进行分类,获取不同土地利用类型统计情况,并结合GIS空间分析工具对各期的分类图像进行了解析,实现了对研究区土地利用类型变化信息的提取和分析。结果表明,1993~2009年蓬溪县土地利用类型发生了较大变化,其中耕地和林草地面积明显减少,建筑用地增加幅度较大,且具有持续增长趋势。基于TM影像的土地利用信息提取可为县域土地利用变化监测提供技术支持。 相似文献
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基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。 相似文献
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【目的】利用2018年5和6月获取的无人机多光谱影像对北京市大兴试验基地的部分农田进行地物类型提取研究。【方法】确定感兴趣地物种类,对影像进行时相与光谱特征分析,然后确定归一化植被指数NDVI、归一化绿蓝差异指数NGBDI、修正型比值植被指数MSR和红边波段反射率可以作为最优分类特征,通过基于光谱变量阈值分割的决策树分类法,实现地物分类,并提取种植面积,选取基于目视解译的地面调查数据进行方法验证。【结果】基于时相与光谱特征的决策树分类方法有较好效果,该方法用于小麦、果树和大棚的提取,误差值分别为10.68%、6.06%和16.48%,面积提取误差在17%以内,对无人机多光谱遥感影像进行地物识别具有一定的适用性。【结论】无人机低成本、高效率的优势为农田信息及时获取提供参考。 相似文献
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【目的】基于多时相的高分一号(GF-1)影像,利用面向地块对象分类法提取广西崇左市江州区大宗农作物种植面积,为南方多云雨丘陵地区提取作物信息提供参考。【方法】以2 m分辨率的GF-1影像为数据源,采用人机交互的方式准确识别地表覆盖的地块信息,基于对多时相GF-1影像进行云影检测,并处理生成影像的光谱、归一化植被指数(NDVI)、亮度等特征,采用面向地块对象的分类方法提取甘蔗、水稻和香蕉的作物信息。【结果】根据混淆矩阵评价分类的结果可知,提取大宗农作物的总体精度为90.08%,Kappa系数达0.85,满足农业成果应用的精度要求。【结论】利用有效影像数据,结合地块数据完成作物信息提取,该技术方法能够准确提取丘陵地区大宗农作物信息,为解决南方多云雨丘陵地区提取作物信息难题提供了有效途径。 相似文献
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库玛拉克河流域景观格局变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于景观生态学理论分析景观空间格局,选取2005年9月份分辨率为18．5m的中巴遥感影像以及1990、2000年9月分辨率为30m的Landsat—TM遥感影像数据,运用ERDAS和ARCGIS、SuperMap等遥感图像处理和地理信息系统软件对图像进行预处理;以已有的1990、1999年阿克苏地区的土地利用解译结果为参照,采用人工目视解译重新进行遥感解译,提取各景观要素信息,并计算一些常用景观指数,分析研究区1990～2005年的15a间景观变化规律,结果表明,绿洲林地增加最快,其次是人居地和农田;绿洲草地面积减少最快,其次是盐碱地湿地景观和高山冰雪景观减少,1990～2005年15a绿州林地面积增长了106．5km2是阿克苏地区各级政府大力推广特色林果业,提倡植树造林、绿化环境的结果;人居地和农田的增加,绿州草地面积的减少以及盐碱地、湿地的减少的主要原因是人口的大幅增加和人类活动的干预;高山冰雪景观减少,其主要原因是全球变暖、气候异常所致;高山湖泊、山地森林、山地灌木面积没有发生变化,主要原因是库玛拉克河上游高山险峻,受人类干扰较少。 相似文献
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基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究 总被引：3，自引：2，他引：1
树冠是树木的重要组成部分,基于遥感影像的树冠提取对于森林资源调查监测具有重要意义,但准确获得树冠的形状和边界比较困难。高分辨率影像具有丰富的纹理和光谱信息,基于高分辨率影像单木树冠勾勒技术为森林资源调查提供了一种快速有效的测树途径。但是,由于高分影像信息冗杂,面向对象的分割方法数据计算量大,并且需要人工设置光谱或纹理阈值才可以实现单木分割,导致工作效率下降,鲁棒性差。图像增强通过改变原始图像的结构关系,有选择地突出或者抑制图像中的某些特征,有效的图像增强有益于提高单木树冠分割的准确程度。因此,本文提出一种基于影像的灰度梯度图像分割的树冠提取方法,通过对比传统的罗伯斯、拉普拉斯算子与改进的数学形态学算子,利用目视解译与灰度直方图结合的方法确定最优选择为改进的数学形态学算子。然后,利用改进的数学形态学算子结合面向对象多尺度分割方法,简化原始影像复杂的背景信息,快速提取大范围单木树冠信息。以甘肃省张掖市大野口林区机载激光雷达系统携带的CCD影像为数据源,提取实验区单木树冠,并从空间和形状上验证效果。实验结果表明:在高分影像的灰度梯度图像上进行面向对象分割提取单木冠幅, 单木株数精度为83.19%,形状精度达到88.62%,优于传统林业调查精度,且冠幅获取速度快,效率高,并可以较为精确地提取树冠边界。 相似文献
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基于无人机可见光遥感的棉花面积信息提取 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】针对传统大区域棉花种植信息提取方法相对落后的问题,运用面向对象的影像分析方法,对无人机遥感试验获取的可见光影像进行棉花种植信息的提取。【方法】选用双子星MyFlyDream MTD固定翼无人机搭载佳能EF-M 18-55相机,获取新疆建设兵团第八师135团的可见光影像,借助eCognition软件平台,运用面向对象的方法对研究区内棉花种植信息进行提取试验。【结果】目视解译提取的棉花种植面积为0.35 km2,面向对象提取的棉花种植面积为0.33 km2,分类结果精度为94.29%,误差系数为5.71%,可以有效地提取研究区域棉花种植信息。【结论】面向对象的分类方法相比于传统的基于像素的分类方法提取精度更高,更加接近于目视解译的提取结果。 相似文献
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基于像素统计的遗传规划杂草识别研究 总被引：1，自引：1，他引：0
遗传规划是一种自动产生特定问题解决方案计算机程序的方法。已经开始应用于图像识别/分类,本研究对遗传规划用于杂草识别/分类的方法,基于像素统计的杂草叶子特征抽取,遗传规划识别/分类器的构造进行了介绍。提出了等差权值中心动态类边界图像识别/分类算法,最后给出了杂草识别分类测试结果。 相似文献