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基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例 被引量：113
1
作者 苏伟 李京 +3 位作者 陈云浩 张锦水 胡德勇 刘翠敏 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期521-530,共10页
城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率Qu ickB ird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利... 城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率Qu ickB ird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利用多尺度、多变量影像分割的面向对象的分类技术对马来西亚基隆坡市城市中心区的土地覆被分类研究。针对特定地物选择合适的影像分割特征和分割尺度、按照合理的提取顺序逐步进行城市土地覆被信息提取。在建筑物的提取过程中构建了归一化数字表面模型nDSM,使用成员函数将建筑物信息提取出来。精度评价结果表明,利用该方法得到了理想的城市土地覆被分类结果,其分类总精度从常规面向对象分类方法的83.04%上升到88.52%,其中建筑物生产精度从60.27%增加到93.91%。 展开更多
关键词 多尺度分割 面向对象 甚高分辨率遥感影像 LIDAR数据 nDSM
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一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法 被引量：72
2
作者 谭衢霖 刘正军 沈伟 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期111-114,119,共5页
高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息... 高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础. 展开更多
关键词 遥感影像 多尺度分割 面向对象
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利用多尺度融合进行面向对象的遥感影像变化检测 被引量：53
3
作者 冯文卿 张永军 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期1142-1151,共10页
在面向对象的变化检测过程中,确定对象的最优分割尺度直接关系到后续的变化信息提取与分析。针对该问题,提出了基于多尺度分割与融合的对象级变化检测新方法。首先,利用由细到粗的尺度分割来获取不同尺寸的目标对象,然后依据对象的特征... 在面向对象的变化检测过程中,确定对象的最优分割尺度直接关系到后续的变化信息提取与分析。针对该问题,提出了基于多尺度分割与融合的对象级变化检测新方法。首先,利用由细到粗的尺度分割来获取不同尺寸的目标对象,然后依据对象的特征进行变化向量分析得到各个尺度上的变化检测结果。为了提高变化检测的精度,本文引入模糊融合及两种决策级融合方法进行多尺度融合,并利用SPOT5多光谱遥感图像进行试验。与像素级的变化检测方法相比,总体精度提高了10%左右,试验结果证明了这几种融合策略的有效性和可行性。 展开更多
关键词 多尺度分割 对象 特征 模糊融合 决策级融合
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车载激光扫描数据中多类目标的层次化提取方法 被引量：38
4
作者 董震 杨必胜 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期980-987,共8页
提出了一种从车载激光扫描数据中层次化提取多类型目标的有效方法。该方法首先利用颜色、激光反射强度、空间距离等特征,生成多尺度超级体素;然后综合超级体素的颜色、激光反射强度、法向量、主方向等特征利用图分割方法对体素进行分割... 提出了一种从车载激光扫描数据中层次化提取多类型目标的有效方法。该方法首先利用颜色、激光反射强度、空间距离等特征,生成多尺度超级体素;然后综合超级体素的颜色、激光反射强度、法向量、主方向等特征利用图分割方法对体素进行分割;同时计算分割区域的显著性,以当前显著性最大的区域为种子区域进行邻域聚类得到目标;最后结合聚类区域的几何特性判断目标可能所属的类别,并按照目标类别采用不同的聚类准则重新聚类得到最终目标。试验结果表明,该方法成功地提取出建筑物、地面、路灯、树木、电线杆、交通标志牌、汽车、围墙等多类目标,目标提取的总体精度为92.3%。 展开更多
关键词 车载激光点云 多尺度超级体素 多类型目标提取 显著性 层次化提取
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基于多尺度融合SSD的小目标检测算法 被引量：31
5
作者 赵亚男 吴黎明 陈琦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期247-254,共8页
针对一阶段目标检测算法在识别小目标时无法兼顾精度与实时性的问题,提出一种基于多尺度融合单点多盒探测器(SSD)的小目标检测算法。以SSD和DSSD算法的网络结构为基础,设计融合模块以实现Top-Down结构的功能,形成高层网络与低层网络之... 针对一阶段目标检测算法在识别小目标时无法兼顾精度与实时性的问题,提出一种基于多尺度融合单点多盒探测器(SSD)的小目标检测算法。以SSD和DSSD算法的网络结构为基础,设计融合模块以实现Top-Down结构的功能,形成高层网络与低层网络之间的跳跃连接,结合SSD-VGG16扩展卷积特征图以提取多尺度特征,并对不同卷积层、尺度及特征的多元信息进行分类预测与位置回归。在织物瑕疵数据库上的实验结果表明,与SSD、DSSD等算法相比,该算法的检测性能较好,其检测精度达到78.2%,检测速度为51 frame/s,能在保证检测精度的同时提高检测速度。 展开更多
关键词 单点多盒探测器 多尺度融合 目标检测 小目标 VGG16网络结构
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基于分类与形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法研究 被引量：21
6
作者 刘正军 张继贤 +2 位作者 孟亚宾 梁欣廉 孙晓霞 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2007年第3期38-39,46,共3页
本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利... 本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利用Hough变换提取直线边缘轮廓线,并以此为基础进行轮廓拟合和制图综合,从而得到规则的、方形组合的建筑物形状信息。 展开更多
关键词 建筑物提取 多尺度分割 面向对象分类 形态综合
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基于区域合并影像分割技术的多尺度地表景观分析 被引量：16
7
作者 黄慧萍 吴炳方 《地理科学进展》 CSCD 北大核心 2004年第3期9-15,i001,共8页
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。 展开更多
关键词 分割 多尺度 面向对象 地表景观 区域合并
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面向对象的国产GF-1遥感影像水体信息提取研究 被引量：22
8
作者 黄帅 丁建丽 李艳华 《人民长江》 北大核心 2016年第5期23-28,共6页
鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-1 2m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP尺度分割工具选取特定地物的最优分割尺度,随后使用基于规则... 鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-1 2m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP尺度分割工具选取特定地物的最优分割尺度,随后使用基于规则的面向对象方法实现了水体信息的精度提取,并与传统的分类方法提取结果进行比较。结果表明:面向对象的总体分类精度达到了94.01%,Kappa系数为0.86;最大似然分类精度为90.00%,Kappa系数为0.80;面向对象的分类方法对国产GF-1影像是可行的,可以避免"椒盐"现象和图斑破碎,且分类精度比传统的方法高,可为国产高分影像研究与应用提供科学参考。 展开更多
关键词 GF-1 信息提取 多尺度分割 面向对象 e Congition
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多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法 被引量：22
9
作者 张瑞倩 邵振峰 +1 位作者 Aleksei Portnov 汪家明 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期895-903,共9页
无人机作为一种新型遥感传感器,越来越多地被应用在医疗、交通、环境监测、灾害预警、动物保护以及军事等领域。由于无人机飞行器飞行高度差异大、采集影像视角可变、飞行速度快,因此无人机影像上的目标具有尺度变化大、分布差异明显、... 无人机作为一种新型遥感传感器,越来越多地被应用在医疗、交通、环境监测、灾害预警、动物保护以及军事等领域。由于无人机飞行器飞行高度差异大、采集影像视角可变、飞行速度快,因此无人机影像上的目标具有尺度变化大、分布差异明显、背景复杂、存在大量遮挡等特点,这为无人机影像目标检测带来了一定的困难。针对此,提出一种多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法,在现有的目标检测算法的基础上,增加多尺度的空洞卷积模块,加大视野感知域,提高网络对无人机影像中的目标分布情况、尺寸差异等特点的学习能力,进一步提升网络对无人机影像中多尺度、复杂背景下的目标的检测精度。实验结果表明,所提出的算法在不增加网络参数的情况下,提升了无人机影像上目标检测的精确度和召回率,具有一定的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 多尺度模型 空洞卷积 无人机影像 目标检测
原文传递
基于多尺度特征融合的遥感图像小目标检测 被引量：20
10
作者 马梁 苟于涛 +2 位作者 雷涛 靳雷 宋怡萱 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期47-63,共17页
本文提出了一种鲁棒的基于多尺度特征融合的遥感图像小目标检测方法。考虑到常用的特征提取网络参数量庞大,过多的下采样可能导致小目标消失,同时基于自然图像的预训练模型直接应用到遥感图像中可能存在特征鸿沟。因此,根据数据集中所... 本文提出了一种鲁棒的基于多尺度特征融合的遥感图像小目标检测方法。考虑到常用的特征提取网络参数量庞大,过多的下采样可能导致小目标消失,同时基于自然图像的预训练模型直接应用到遥感图像中可能存在特征鸿沟。因此,根据数据集中所有目标尺寸的分布情况(即:先验知识),首先提出了一种基于动态选择机制的轻量化特征提取模块,它允许每个神经元依据目标的不同尺度自适应地分配用于检测的感受野大小并快速从头训练模型。其次,不同尺度特征所反应的信息量各不相同且各有侧重,因此提出了基于自适应特征加权融合的FPN(feature pyramid networks)模块,它利用分组卷积的方式对所有特征通道分组且组间互不影响,从而增加图像特征表达的准确性。另外,深度学习需要大量数据驱动,由于遥感小目标数据集匮乏,自建了一个遥感飞机小目标数据集,并对DOTA数据集中的飞机和小汽车目标做处理,使其尺寸分布满足小目标检测的任务。实验结果表明,与大多数主流检测方法对比,本文方法在DOTA和自建数据集上取得了更好的结果。 展开更多
关键词 多尺度特征 小目标检测 特征融合 场景复杂度
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多尺度注意力学习的Faster R-CNN口罩人脸检测模型 被引量：17
11
作者 李泽琛 李恒超 +2 位作者 胡文帅 杨金玉 华泽玺 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1002-1010,共9页
针对在佩戴口罩等有遮挡条件下的人脸检测问题,提出了多尺度注意力学习的Faster R-CNN(MSAF R-CNN)人脸检测模型.首先,为充分考虑人脸目标多尺度信息,相较于原始Faster R-CNN框架,引入Res2Net分组残差结构,获取更细粒度的特征表征;其次... 针对在佩戴口罩等有遮挡条件下的人脸检测问题,提出了多尺度注意力学习的Faster R-CNN(MSAF R-CNN)人脸检测模型.首先,为充分考虑人脸目标多尺度信息,相较于原始Faster R-CNN框架,引入Res2Net分组残差结构,获取更细粒度的特征表征;其次,基于空间-通道注意力结构改进的Res2Net模块,结合注意力机制自适应学习目标不同尺度特征;最后,为学习目标的全局信息并减轻过拟合现象,在模型顶端嵌入加权空间金字塔池化网络,采用由粗到细的方式进行特征尺度划分.在AIZOO和FMDD两个人脸数据集上的实验结果表明:所提出MSAF R-CNN模型对佩戴口罩的人脸检测准确率分别达到90.37%和90.11%,验证了模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 口罩人脸 深度学习 注意力机制 多尺度学习 特征融合 目标检测
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基于多分类器组合面向对象遥感影像信息提取方法 被引量：12
12
作者 王惠英 苏伟 周军其 《测绘工程》 CSCD 2009年第5期22-26,共5页
提出最近距离法和基于知识规则的模糊分类法相结合的混合分类法,针对IKONOS遥感影像,分别用最近距离法、基于知识规则的模糊分类法以及混合分类法对影像进行信息提取。结果表明:混合分类法的信息提取精度最高,总体精度提高到95.60%,Kapp... 提出最近距离法和基于知识规则的模糊分类法相结合的混合分类法,针对IKONOS遥感影像,分别用最近距离法、基于知识规则的模糊分类法以及混合分类法对影像进行信息提取。结果表明:混合分类法的信息提取精度最高,总体精度提高到95.60%,Kappa系数提高到0.944,其为面向对象的高分辨率影像信息提供理想方法。 展开更多
关键词 多分类器组合 最近距离法 模糊分类法 多尺度分割 面向对象
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高分一号影像数据城市生态用地监测 被引量：15
13
作者 孟晋杰 王建华 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期33-37,共5页
针对我国城市化进程不断加快,城市生态用地发生翻天覆地变化的状况下,如何及时准确地获取城市生态用地覆盖信息的问题,该文以北京部分城区高分一号遥感影像数据作为实验数据,提出一种面向对象的城市生态用地信息提取方法。通过分析城市... 针对我国城市化进程不断加快,城市生态用地发生翻天覆地变化的状况下,如何及时准确地获取城市生态用地覆盖信息的问题,该文以北京部分城区高分一号遥感影像数据作为实验数据,提出一种面向对象的城市生态用地信息提取方法。通过分析城市生态用地5种地物类型的光谱信息和几何信息,建立相应的规则集以提取小尺寸遥感影像中生态用地信息;针对建筑物和裸土难以区分的问题,引入纹理信息来提高提取精度,并将含有纹理信息的规则集应用于北京市遥感影像。实验结果表明,该方法提取精度可以满足大面积的城市生态用地信息提取的需求。 展开更多
关键词 高分一号 城市生态用地 多尺度分割 面向对象
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面向对象的多尺度水体信息提取 被引量：14
14
作者 岁秀珍 阮仁宗 +1 位作者 马荣华 夏双 《地理空间信息》 2012年第6期72-75,3,共4页
以安徽省阜阳市阜南县东南部为研究区,利用LandsatTM数据,基于面向对象的多尺度分类方法,选取合适的分割尺度创建分类对象;通过分析研究区各种地物复杂的光谱响应特征,建立水体信息提取的知识规则集,对研究区水体进行提取研究。研究表明... 以安徽省阜阳市阜南县东南部为研究区,利用LandsatTM数据,基于面向对象的多尺度分类方法,选取合适的分割尺度创建分类对象;通过分析研究区各种地物复杂的光谱响应特征,建立水体信息提取的知识规则集,对研究区水体进行提取研究。研究表明,与传统的利用单波段和NDWI等方法所提取的水体相比,规则推理法在提取水体时可以消除一些影像上其他干扰信息的影响,取得较好的提取效果和精度。除此之外,该方法简单易行,水体提取的规则集对于用户来说是透明的,易于理解。 展开更多
关键词 规则推理 K-T变换 多尺度分割 面向对象
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结合空间分析的面向对象无人机影像土地利用分类 被引量：13
15
作者 王宏胜 李永树 +1 位作者 吴玺 李政 《测绘工程》 CSCD 2018年第2期57-61,共5页
利用高分辨遥感影像进行土地利用分类,为农村土地利用动态监测及土地综合整治快速地提供基础地理空间数据。以高分辨无人机影像为数据源,研究利用面向对象多尺度分割技术结合GIS空间分析对影像进行土地利用分类。根据对象内同质性高、... 利用高分辨遥感影像进行土地利用分类,为农村土地利用动态监测及土地综合整治快速地提供基础地理空间数据。以高分辨无人机影像为数据源,研究利用面向对象多尺度分割技术结合GIS空间分析对影像进行土地利用分类。根据对象内同质性高、对象间异质性高的准则,引入加权局部方差与空间自相关指数构建全局最优分割非监督评价指数,然后利用最邻近分类器对影像进行分类。实验结果表明,该方法减少人工目视确定最优分割尺度的主观性,能够避免某些地物不能被有效归类的现象,在单一尺度下获得较高的分类精度。 展开更多
关键词 土地利用 无人机影像 多尺度分割 空间分析 面向对象
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基于高分辨率网络的人体姿态估计方法 被引量：12
16
作者 任好盼 王文明 +3 位作者 危德健 高彦彦 康智慧 王全玉 《图学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期432-438,共7页
人体姿态估计在人机交互和行为识别应用中起着至关重要的作用,但人体姿态估计方法在特征图尺度变化中难以预测正确的人体姿态。为了提高姿态估计的准确性,将并行网络多尺度融合方法和生成高质量特征图的方法结合进行人体姿态估计(Refine... 人体姿态估计在人机交互和行为识别应用中起着至关重要的作用,但人体姿态估计方法在特征图尺度变化中难以预测正确的人体姿态。为了提高姿态估计的准确性,将并行网络多尺度融合方法和生成高质量特征图的方法结合进行人体姿态估计(RefinedHRNet)。在人体检测基础之上,采用并行网络多尺度融合方法在阶段内采用空洞卷积模块来扩大感受野,以保持上下文信息;在阶段之间采用反卷积模块和上采样模块生成高质量的特征图;然后并行子网络最高分辨率的特征图(输入图像尺寸的1/4)用于姿态估计;最后采用目标关键点相似度OKS来评价关键点识别的准确性。在COCO2017测试集上进行实验,该方法比HRNet网络模型姿态估计的准确度提高了0.4%。 展开更多
关键词 姿态估计 多尺度融合 高质量特征图 人体检测 关键点相似度
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多尺度空间线状实体形状相似关系的表达与度量 被引量：12
17
作者 张永华 程耀东 +1 位作者 闫浩文 刘纪平 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期83-85,共3页
本文对空间数据多尺度表达中线状实体综合前后的形状相似性进行了描述、分析和研究。通过调查统计,得出了衡量线状实体形状相似程度的两个重要参量SIMⅠ、SIMⅡ,基于这两个参量给出了空间线状实体形状相似性的定义以及在不同尺度下线状... 本文对空间数据多尺度表达中线状实体综合前后的形状相似性进行了描述、分析和研究。通过调查统计,得出了衡量线状实体形状相似程度的两个重要参量SIMⅠ、SIMⅡ,基于这两个参量给出了空间线状实体形状相似性的定义以及在不同尺度下线状实体形状相似性的度量方法,并用实例进行验证。为空间数据多尺度表达时线状实体的形状表达提供了一种分析和评价手段。 展开更多
关键词 空间数据 多尺度 线状实体 形状相似 度量
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融合像素级和对象级的遥感图像变化检测方法 被引量：10
18
作者 唐侃 邹波 +2 位作者 汤振华 林坤 刘波 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期106-112,共7页
针对现有遥感影像变化检测方法常存在的检测结果破碎、虚检较多、对数据匹配要求高等问题。提出了一种融合像素级和对象级的遥感图像变化检测方法。利用光谱和纹理信息构建单高斯模型,在多尺度上进行像素级变化检测。然后,以像素级检测... 针对现有遥感影像变化检测方法常存在的检测结果破碎、虚检较多、对数据匹配要求高等问题。提出了一种融合像素级和对象级的遥感图像变化检测方法。利用光谱和纹理信息构建单高斯模型,在多尺度上进行像素级变化检测。然后,以像素级检测结果为种子区域,同时在变化前后影像上区域生长,融合生长结果提取变化对象。最后,依据检测需求对变化对象进行特征分类并滤除虚警。实验结果表明,该方法降低了虚检,保持了变化区域的结构完整性,在变化前后图像分辨率存在一定差别时仍有较高的检测精度。 展开更多
关键词 变化检测 单高斯模型 多尺度 变化对象 区域生长
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基于面向对象的重大工程土地利用变化信息提取——以国家体育场(鸟巢)建设工程为例 被引量：8
19
作者 刘浩 胡卓玮 赵文慧 《国土资源遥感》 CSCD 2009年第4期86-89,95,共5页
以国家体育场(鸟巢)工程建设为例,研究基于面向对象的重大工程土地利用变化信息提取技术,以及建设工程对周边环境土地利用类型变化的影响。选取鸟巢2001年(动工之前)和2005年(建设中期)两期高分辨率遥感图像,运用多尺度影像分割和面向... 以国家体育场(鸟巢)工程建设为例,研究基于面向对象的重大工程土地利用变化信息提取技术,以及建设工程对周边环境土地利用类型变化的影响。选取鸟巢2001年(动工之前)和2005年(建设中期)两期高分辨率遥感图像,运用多尺度影像分割和面向对象分类方法,进行土地利用信息提取及其变化对比分析。结果表明:利用面向对象方法取得了理想的土地利用分类结果,两期影像的分类精度分别达到93.23%和94.55%,Kappa系数分别为0.9158和0.9332;鸟巢的建设对周边土地利用类型影响较大,尤其是植被、道路和耕地的变化显著,草地和道路明显增加,耕地明显减少。 展开更多
关键词 多尺度分割 面向对象分类 变化检测 重大工程 国家体育场(鸟巢)
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融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类 被引量：9
20
作者 聂倩 七珂珂 赵艳福 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第6期44-49,共6页
针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础... 针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法(FNEA)进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 简单线性迭代聚类 超像素 分形网络演化方法 多尺度分割 面向对象分类
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