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地物信息的提取中应用到面向对象方法的软件eCongintion,利用地物相应特征来辅助地物信息的提取最后输出的矢量数据也易于与ArcGIS相结合。研究中使用的面向对象方法主要包括2个关键步骤：多尺度分割和分类,使用一种快速的分割方法得到最终分割结果,然后使用最邻近法进行对地物的分类,实现高分辨率遥感影像地物信息的提取。完成地物信息提取之后,开始对分类结果精度评价,使用得出的结果与基于像元的分类方法进行了对比,面向对象方法所得出的总体精度比传统方法所得出的总体精度高出18.15%,结果表明,面向对象方法得出分类结果精度高于基于像元的分类方法。 相似文献
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典型地物数据库是通过计算机自动分类来识别地物信息的。然而传统的以中低空间分辨率遥感数据建立的典型地物数据库由于同物异谱,同谱异物,单一指标信息等原因无法很好地区分相近目标。因此本文利用WorldView数据为典型地物影像建立数据库,可以加大遥感影像中的信息量,同时拟采用非监督分类、聚类分析的方法,以及多种指标信息对地物进行分类(如纹理信息、光谱信息等),可显著地提高识别精度,有助于更加快速、精确的识别地物类型,从而实现对地物的分类,增强遥感图像的识别,提高最终的地物分类精度以及此实验的分类效率与工作效率的提高,有着十分重要的现实意义。 相似文献
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《林业资源管理》2016,(2)
以2013年资源3号高分辨率卫星遥感影像及森林小班矢量数据为数据源,以紫金山国家森林公园为例,基于森林小班对象将原始多光谱和全色影像进行融合。在较优融合影像基础上,采用面向对象分类方法提取研究区阔叶林、针阔混交林、竹林、灌木林地、松类、杉类和柏类等地类信息,并以现有的森林小班矢量数据验证影像融合效果,所得结论如下:1)基于森林小班矢量数据对遥感影像数据进行分割和融合是有效提取地类信息的基础。2)基于森林小班对象影像融合效果评价结果表明,Wavelet融合算法对资源3号卫星遥感影像数据融合效果较优;HPF,PCA和IHS融合算法次之;Brovey融合算法融合效果较差。3)基于Wavelet融合影像进行地类信息提取,总体分类精度为83.5%,Kappa系数为0.79。以上结论表明基于森林小班的影像融合方法是可行的,该方法有利于国产高分影像地类信息的提取,可为进一步获得更高的信息提取精度和更细分树种类型识别提供基础。 相似文献
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基于CART决策树方法的遥感影像分类 总被引：4，自引：0，他引：4
以云南省香格里拉县为研究区域,构建一种基于CART遥感影像的决策树分类方法.对遥感影像采用主成分提取、植被信息提取、纹理信息提取等方法,并结合试验区主要地物类型训练样本,采用Landsat 5 TM影像数据、DEM数据以及遥感处理软件ENVI为平台进行影像分类,并将结果与最大似然分类结果作比较.结果表明,基于CART遥感影像决策树分类精度优于最大似然分类,有较好的分类效果. 相似文献
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为了提高高分辨率遥感数据的应用价值,通过采用影像分割和多尺度分割最优尺度确定等方法,开展了从高分辨率遥感影像中提取地物信息技术的研究.结果 表明:水体、植被、居住用地、道路和裸地最大面积分割尺度参数分别为200、180、80、120和100时,提取的地物信息比较准确,可以在生产实践中应用. 相似文献
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以地物类型较复杂的福州市的城郊结合区一小块区域的土地利用分类为例,利用C4.5算法从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和地形特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较及分析。结果表明,基于C4.5算法的分类方法的分类精度高于传统的监督分类和逻辑通道分类方法。因而利用C4.5算法构建决策树获取的分类规则是合理的,它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用分类中广泛应用的一项有效手段。 相似文献
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郁闭度超过60%的林地具有树种种类复杂、种内特征差距小及种间位置间距小等特点。虽然传统卷积神经网络(CNN)较其他分类方法具有精度高与自动化水平高等优势，但其存在学习效率低、识别精度提升困难及可解释性差等缺点。此外，传统规则分割绘制树种图的方法忽视了树种及遥感地物边界特征的变化，易在高郁闭度的林区产生椒盐现象。为解决上述问题，提出基于类激活映射及自注意力模型(ST)的新的树种分类方法(G-ST),它集成了迁移学习、ST分类模型与梯度下降的类激活映射，通过综合长距离特征、数据增强、其余领域的特征知识及预测训练关注度，提升G-ST分类精度、模型泛化能力及可解释性，结合简单线性迭代聚类方法生成树种专题地图。结果表明，该方法得到的树种图精度较传统CNN结合规则分割的制图方法更高，林木及遥感地物边界更趋近于矢量化结果，能有效为树种影像分割、制图及分布统计工作提供参考。 相似文献
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遥感数据的判读应用不可避免地要受到云和云阴影的干扰,这导致影像中地物信息不完整,给后续影像解译和处理带来障碍。采用最佳波段指数方法筛选出经过预处理的Hyperion高光谱影像最佳波段组合,达到波段去相关、信息含量最大并减少运算量的目的。基于不同地物类型的光谱曲线,采用随机森林算法提取Hyperion影像中云和云阴影信息,建立相应的掩模。研究结果表明,基于经验阈值的决策树分类精度达96.36%,随机森林算法的分类精度达98.86%,Kappa系数为0.951 2,具有更好的分类效果。利用随机森林算法建立高光谱影像云和云阴影掩模,由于随机森林算法是建立在多个决策树分类器结果基础上,避免了单一决策树分类器带来的误分类现象,较好地去除了云和云阴影对遥感解译的影响。 相似文献