基于面向对象的高分影像分类研究

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1、第卷第期遥感技术与应用Vol.No.2013年月REMETESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATION2013基于面向对象的高分影像分类研究112233宋晓阳姜小三江东黄耀欢万华伟王昌佐(1.南京农业大学资源与环境科学学院,江苏省南京210095;2.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室100101;3环境保护部卫星环境应用中心,北京100029)摘要:遥感技术已经成为实现地表信息提取的主要手段。以高分辨率影像为主要数据源,采用面向对象的多尺度分割算法,根据对象的光谱

2、、形状等特征,实现了面向高分遥感数据的土地利用分类算法。该算法结合了面向地物对象和综合对象特征的分类方法,充分发挥了高分辨率影像的进行精细地物分类的优势,得到了高精度的分类结果。通过西双版纳纳板河流域国家级自然保护区实例验证表明,该算法总体精度达到88.58%,kappa系数达到0.77,精度符合应用要求,能够实现土地利用高精度、快速的分类。关键词:面向对象;多尺度分割;土地利用分类,高分辨影像中图分类号:文献标识码:A光谱、形状、纹理等特征,进行分类和地物目1引言[6][7]标的提取。Hofmann使用面向对象

3、的分类方随着卫星遥感技术的不断发展,多种时、法识别IKONOS影像中的非正式居民地,得到[8]空、光谱分辨率的遥感数据已经成为地表覆被较好的效果并具有较高的精度,黄慧萍等利信息快速监测及提取的主要数据源。相对于用面向对象分类方法实现了更加精准的提取了TM、MODIS等中低分辨率影像,高空间分辨大庆市城市绿地覆盖信息。近年来,越来越来率卫星具有精度高、信息量大、客观性、时效多的人致力于多尺度分割及分类的研究,面向性及多时相性的优点,能够实现地表信息的更对象分类不是基于单个的像素,而是影像分割精确提取。然而如何充分利

4、用高分影像丰富的后提取的影像对象,因此图像分割是面向对象[9]形状和纹理信息是实现高精度、高效率地表信分类的基础。郭健聪等结合了扩展的数学形息自动提取的主要难点。针对高分影像的特态学梯度和基于动态范围的灰度图像层次分割[1]点,Baatz和Schape等提出了面向对象分类两种方法,提出适用于多光谱图像的层次分割[10]方法,该方法是通过利用对象的空间及光谱特方法。蔡华杰和田金文利用AMS算法对遥感征对影像分割,使得同质像元组成大小不同的影像进行自动聚类,再基于光谱和形状异质性对象,分割对象内部的一致性及分割对象与

5、相进行合并得到了较好的分割结果。而对于影像邻分割斑块对象的异质性均达到最大,以克服分割后的信息提取多采用人工建立类层次结[2,[11]传统基于单个象元纯光谱分割方法的不足构、特征提取进行分类,如黄瑾在四川省松3]。潘县土地利用信息的提取中在3个类层次结构众多实际应用表明面向对象分类方法能够上选取NDVI、均值等特征,取得了较好的结[4,5]充分发挥高分影像的优势,提高分类精度果,并且与传统的分类方法进行了比较,证明[12]面向对象分类方法是通过对影像进行分割,得了该方法分类效率更高。孙晓霞利用长宽比到同质对象,再

6、根据分类目标综合分析对象的作为特征函数进行模糊逻辑分类准确的从收稿日期:2002-11-27基金项目:国家自然科学青年基金项目(51309210);高分重大科技专项“环境保护遥感动态监测信息服务系统”“高分生态环境遥感监测关键技术研究、系统开发与应用示范”(05-Y30B02-9001-13/15-10)作者简介:宋晓阳(1988-),女,河北邢台,硕士研究生。主要从事资源环境信息系统方面的研究。E-mail:2011103097@njau.edu.cn通讯作者:姜小三(1967-),男,江苏泰州,副教授。主要从

7、事资源环境信息系统方面的研究。E-mail:gis@njau.edu.cn遥感技术与应用IKONOS全色影像中提取了河流和道路。多尺2研究数据度分割算法的分割方法和基于规则的分类方法本文采用的数据包括IKONOS高空间分辨很大程度提高了分类结果的精度。上述研究主率遥感数据和土地利用数据。其中IKONOS高要采用国外已有软件(如eCognition等)来实空间分辨率影像为2011年10月26号获取的空间现影像的分类,且多以形状特征明显的地物分辨率为1m的全色影像和4m的多光谱影(如道路、河流、居民地等)为研究对象。

8、然像,多光谱影像包含3个可见光波段和1个红而实际应用中,需要对地表全要素地物进行分外波段。影像的预处理包括辐射纠正、几何纠类提取。针对现阶段国产遥感高分卫星(如正和影像融合。土地利用数据为中国科学院资GF-1、资源三号卫星等)在生态环境应用的源环境科学数据中心提供2010年1:10万土地利迫切需求,本文在实现了多尺度分割算法的自用数据,研究区中的土地利用类型包括耕地、主研

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