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[期刊] 林业科学
[作者]
孙晓艳 杜华强 韩凝 葛宏立 谷成燕
以SPOT5卫星遥感影像为基础,采用面向对象的多尺度分割方法,建立类层次结构,提取毛竹林遥感专题信息。结果表明:1)对毛竹林而言,在SPOT5红、绿、蓝3个波段上的最佳纹理窗口大小分别为9×9,7×7,9×9,比较接近;2)面向对象的多尺度分割方法能较为精确地提取毛竹林专题信息,用户精度达到90%以上,高于最大似然法提取毛竹林的信息精度(88.57%);3)增加纹理信息的多尺度分割方案既保证了毛竹林专题信息的提取精度(92.16%),又兼顾了其他森林类型,分类总精度、Kappa分别为92%和88.14%,为本研究的最高精度。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王乌云 李斐 哈斯图亚 哈申高娃
为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取，以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象，基于Sentinel-2A卫星数据，采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法，对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度，在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化，获取最优特征组合；然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%；单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度，在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息，以抑制过度分割或亚分割现象，从而降低错分或漏分。因此，高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度，且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。
[期刊] 林业科学
[作者]
高国龙 杜华强 韩凝 徐小军 孙少波 李雪建
【目的】提出一种基于Ｒｅｌｉｅｆ ｆ特征优选的面向对象分类方法，为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以ＳＰＯＴ５高分辨率遥感影像为数据源，以浙江省安吉县山川乡为研究区，通过影像分割，选取８个地物类别的３７０个对象样本，并设置ＳＰＯＴ５影像每个波段的８个灰度共生矩阵纹理、每个波段及ＮＤＶｉ的平均值和标准差等４２个对象特征。利用Ｒｅｌｉｅｆ ｆ算法对设置的４２个对象特征进行优选，采用面向对象的最近邻方法提取研究区毛竹林分布信息。为了比较基于最优特征的面向对象的分类结果，另采用ＣＡＲＴ决策树方法在相同的分割参数和训练样本前提下，通过样本构建决策树分类规则，对研究区进行分类并提取竹林信息。．．．
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
范磊 程永政 王来刚 刘婷 胡峰 冯晓
应用面向对象方法,对遥感图像进行多尺度分割,即首先进行大尺度分割,结合NDVI提取植被信息,将图像分为植被和非植被;然后在植被信息类内再进行小尺度分割,利用NDVI并融入几何特征进一步提取冬小麦种植面积及空间分布。在遥感分类的基础上,将线性数据按宽度缓冲,从分类结果中扣除。将扣除结果与地面样方实测数据对比分析。结果表明,监测结果减轻了传统分类方法的椒盐效应,监测结果与验证样方数据比较精度为94.06%。
关键词：
遥感 面向对象 冬小麦 面积
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张伐伐 李卫忠 卢柳叶 康乐
【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地...
[期刊] 林业科学
[作者]
毛学刚 陈文曲 魏晶昱 范文义
【目的】研究分割尺度对高空间分辨率遥感影像与星载全极化SAR数据协同面向对象树种分割与分类的影响,进而评价2种数据协同树种分类的适宜性。【方法】以QuickBird遥感影像和Radarsat-2数据为试验数据,在面向对象分类过程中采用3种分割方案(单独使用QuickBird遥感影像分割、单独使用Radarsat-2数据分割和QuickBird&Radarsat-2协同分割),每种分割方案采用10种分割尺度(25250,步长为25),应用修正的欧式距离3(ED3_(modified))评价分割质量。对于3种
[期刊] 林业科学
[作者]
李春干 邵国凡
为改善SPOT5图像森林分类精度,采用面向对象的图像分析方法,对图像分割、对象特征提取与筛选、多分类器分类与结合进行探索,采用大尺度分割-基于规则的分类-基于分类的分割-分区控制-底层分类-逐层向上合并的技术路线,试验了最小距离、马氏距离、Bayes、模糊分类和支持向量机5个分类器。结果表明:在森林分布破碎、类型和种类多样、结构复杂的南方人工林区,总体分类精度最高的Bayes分类器,对以龄组为基础包含22个类型的第3级分类的总体精度达到了79.38%,以树种为基础包含15个类型的第2级分类的总体精度达到了81.82%,以森林类型为基础包含9个类型的第1级分类的总体精度达到了86.33%。在景观...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴艳双 张晓丽
【目的】基于机载高光谱影像的分类研究中,利用不同尺度纹理特征与面向对象分类相结合的方法在树种分类的研究中应用较少,并且相关研究主要针对单一树种识别而不考虑多种树种,因此对于复杂林分中的树种识别能力有待进一步研究。本研究拟探究不同尺度纹理特征结合面向对象的分类技术在树种精细分类中的应用效果。【方法】利用机载高光谱数据进行面向对象的树种精细分类。根据研究区内地表类型情况,采用分层分类的方法区分非林地、其他林地与有林地,对有林地进行树种的精细分类。从机载高光谱图像中提取特征变量,包括独立主成分分析ICA变换光谱特征以及空间纹理特征,分析各树种的光谱反射率及所适合的纹理尺度,依据不同尺度纹理特征进行分层分类,比较不同特征利用支持向量机SVM分类的树种分类结果。【结果】结合单一尺度纹理特征的分类结果总体精度为87.11%,Kappa系数为0.846;结合不同尺度纹理特征的分类总体精度为89.13%,Kappa系数为0.87,相比于仅利用光谱特征的分类精度分别提升了4.03%和6.05%。说明在面向对象的分类中,纹理特征的加入对于提升树种分类的精度具有显著效果。结合不同尺度纹理特征的树种分类精度要高于单一尺度纹理特征的分类精度,尤其在其他阔叶树种和马尾松树种的分类中,制图精度较单一纹理尺度分别提高了5.48%和6.12%。【结论】利用不同尺度的纹理特征分类比单一尺度纹理特征分类更具优势,提高了纹理特征在树种分类中的贡献率;综合利用机载高光谱影像的光谱特征和不同尺度纹理特征的面向对象分类方法,使得树种识别更为精细和准确。该方法对于复杂林分树种的分类是有效的,能够满足机载高光谱影像树种精细识别的应用需求。
关键词：
高光谱 树种分类 纹理尺度 面向对象分类
[期刊] 林业科学研究
[作者]
李春干 代华兵 谭必增 何柏华
以SPOT5图像为研究对象,试验了4种图像分割方案,采用基于最终测量精度准则的多指标评价和基于欧氏距离的相似度综合评价两种方法,对分割效果进行评价,其中多指标包括圆度(RO)、紧致度(CO)、形状指数(SI)、最小包络椭圆短半径(RE)、椭圆度(EF)、形状因子(P2A)、面积相对误差(RA)、周长相对误差(RP)、中心位置绝对位移(DC)9个指标,相似度采用面积(A)、周长(P)、RO、CO、SI、RE、EF、P2A等8个因子计算。结果表明,原始图像直接用于分割的效果远好于经直方图均衡化后的图像。在图像分割过程中,输入图层的权重很大程度上影响分割效果,根据各输入图层标准差设置权重的分割效果,...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
梁文海 刘吉凯 张伟 李新伟 钟仕全
高分2号(GF-2)是中国研制的空间分辨率最高的民用遥感卫星。为探讨GF-2遥感数据对林业资源信息的监测能力,以广西横县平朗乡桉树Eucalyptus林为研究对象,基于面向对象的图像分析方法,通过对影像多种特征的分析与提取,建立桉树林信息提取的知识规则,实现桉树林空间分布的准确提取,最终桉树林提取的用户精度和生产者精度分别达81.4%和86.4%。结果表明:利用GF-2数据基于面向对象思想的桉树林提取精度能够满足林业部门对于快速准确提取林业资源信息的生产需求。GF-2卫星因其高时空分辨率的特性可作为林业资
关键词：
森林测计学 GF-2影像 桉树 面向对象
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
亓兴兰 刘健 陈福海 余坤勇 陈清舜
以福建沙县作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以SPOT-5全色与多光谱影像为数据源,应用IHS变换、PCA融合、Brovey变换、乘积变换和HPF融合等5种比较常用的融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息及虫害信息提取的角度进行了分析评价,探讨最适合于利用SPOT-5图像进行马尾松毛虫害信息提取的融合方法。研究结果表明:各种融合方法中,HPF融合方法效果最好。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
罗朝沁 林辉 孙华 吴梓尚
森林类型的识别对于掌握森林生态系统和自然环境变化具有重要意义。针对单一时相遥感数据提取森林植被类型信息方法的局限性,以中国东北三省为研究区,探讨了基于多时相MODIS遥感数据,实现主要森林类型识别的方法。将东三省的森林植被划分为非林地、针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林5种类型,通过分析不同森林类型一年内生长差异,选取多时相NDVI第10期、NDIV第23期、EVI第10期、LAI第20期特征数据,建立了非林地、针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林的决策树模型,实现了森林类型信息的识别,得出了东三省的森林覆盖率42.39%,植被类型分类总体精度为86.7%,与第八次全国森林资源清查的东三省结果对...
[期刊] 林业科学
[作者]
冯益明 郑冬梅 智长贵 姚爱冬 高志海
以沙化土地典型分布区——甘肃省民勤县为研究对象,以高空间分辨率影像SPOT5与30mDEM为主要数据源,采用面向对象的影像分析方法,对影像进行多尺度、多层次的分割、合并,在此基础上,通过构建多重规则集,对影像进行基于知识的模糊分类,可较为准确地实现沙化土地信息的识别与提取。本文为解决基于高空间分辨率影像进行沙化土地信息准确提取提供一个有效途径,为防沙治沙决策提供科学依据。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
蒋永涛 任国业 邓良基 高雪松 龚碧凯
采用面向对象影像分析方法,以成都郫县古城镇土地利用信息提取为研究内容,对预处理后的QuickBird影像进行多层次分割,建立分类体系,定义相应知识库,综合运用模糊分类器和最邻近分类器进行土地利用信息提取研究。试验区影像提取OA为87.04%,Kappa系数为0.8434,结果表明,面向对象影像分析能准确、快速的获取土地利用信息。
关键词：
面向对象 信息 提取
[期刊] 地理科学进展
[作者]
黄慧萍,吴炳方
分割是面向对象影像分析的前提,景观空间异质性特征给遥感信息获取提出了多尺度的要求。影像分割的多尺度分析以尺度效应与对象异质性最小原则为前提,描述多尺度效应分析的必要性与可行性。基于区域合并的分割原理与方法,为多尺度影像分析提供理论与技术支持,在两个样区进行多尺度影像分割技术的应用实践,分析基于区域合并的多尺度分割数据的几何丰富度与语义丰富度。
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