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        基于面向?qū)ο蟮母叻钟跋竦乇砀采w典型要素快速提取對比研究

        2014-10-31 08:14:52陳濟(jì)才文學(xué)虎李國明
        遙感信息 2014年4期
        關(guān)鍵詞:面向?qū)ο?/a>要素規(guī)則

        陳濟(jì)才,文學(xué)虎,李國明

        (四川省第三測繪工程院,成都 610500)

        1 引 言

        高分辨率遙感影像包含了豐富的地球表面信息,但地物顏色多樣,紋理結(jié)構(gòu)復(fù)雜,面臨著如何最大限度地挖掘影像潛力的問題[1]。傳統(tǒng)的信息提取主要是根據(jù)地表覆蓋的光譜特征,基于像元來進(jìn)行提取地物,由于房屋、道路、林地和耕地等的像元的形狀、紋理等波譜信息較為類似,很難使用此方法進(jìn)行區(qū)別,錯分漏分現(xiàn)象較為嚴(yán)重[2]?;谙裨庾V信息的影像分割、分類以及所得到的自動提取結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足地理國情普查地表覆蓋要素提取結(jié)果的精度要求。而面向?qū)ο蟮挠跋穹治黾夹g(shù)是集合臨近像元為對象用來識別感興趣的光譜要素,充分利用高分辨率的全色和多光譜數(shù)據(jù),利用空間、質(zhì)地、光譜信息來分割和分類,生成高精度的分類結(jié)果或者以矢量方式進(jìn)行輸出[3]。

        目前全國第一次地理國情普查正在實施,但目前并沒有可直接利用的高分影像要素提取相關(guān)技術(shù)。因此,本文采用面向?qū)ο蟮慕庾g方法對地表覆蓋典型要素進(jìn)行快速提取研究,為地理國情普查提供技術(shù)支持。

        2 軟件選取

        從要素提取處理過程的流程化程度和規(guī)則集的開發(fā)兩方面考慮,本次試驗主要選取了ENVI EX、Titan Image和eCognition(易康)3款軟件進(jìn)行快速提取技術(shù)對比試驗研究。

        ENVI EX的核心功能是面向?qū)ο筇卣魈崛」ぞ撸擅嫦驅(qū)ο筇崛∵b感影像地表要素,并使其過程操作流程化[4]。

        Titan Image的面向?qū)ο筇崛〖夹g(shù)結(jié)合了ENVI EX的樣本訓(xùn)練區(qū)選擇和eCognition(易康)的隸屬度函數(shù)方法,依據(jù)樣本訓(xùn)練區(qū)的特征值計算得到高斯分布的樣本特征值隸屬度函數(shù)曲線,實現(xiàn)要素的自動提?。?]。

        eCognition(易康)是基于目標(biāo)信息的遙感信息提取軟件,其采用決策專家系統(tǒng)支持的模糊分類算法,采用面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù),通過規(guī)則集的開發(fā)實現(xiàn)針對性的類別要素自動提取[6]。

        3 影像自動分割分類與評價

        3.1 數(shù)據(jù)選取

        本次試驗采用的數(shù)據(jù)是四川省成都市某區(qū)域2012年5月 WorldView-2影像,0.5m分辨率全色影像,2m分辨率多光譜影像。經(jīng)過輻射校正和幾何精校正,已改正影像的灰度失真和幾何誤差。其原始圖像如圖1所示。

        圖1 原始影像(左:多光譜影像,右:全色影像)

        3.2 影像分割、分類

        全國第一次地理國情普查中,地理國情地表覆蓋分為12個1級類,49個2級類,86個3級類。在僅有的遙感影像以及專題數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,并不能通過軟件實現(xiàn)全部地理國情地表覆蓋要素的自動提取,并使結(jié)果達(dá)到項目精度要求。因此,一些2級、3級類仍需人工判別,自動提取的結(jié)果也需后續(xù)的人工處理。因此本次根據(jù)現(xiàn)有的資料以及實驗區(qū)地表覆蓋要素情況,主要針對房屋、道路、耕地、林地和水體五大典型要素進(jìn)行了自動提取試驗,五大典型要素均為地理國情普查內(nèi)容1級分類。

        ①ENVI EX

        在ENVI EX流程化處理過程中,先是對影像參照一定尺度分割、融合,然后采用選擇樣本的方式進(jìn)行分類。除了通過選樣本的方式分類外,也可使用規(guī)則的方式分類,由于ENVI EX中的規(guī)則不夠強大,故本次在ENVI EX里不使用規(guī)則分類的方法進(jìn)行分類,著重利用軟件eCognition開發(fā)規(guī)則集進(jìn)行要素的提取研究。其分類結(jié)果如圖2所示。

        ②Titan Image

        利用Titan Image軟件對影像進(jìn)行多尺度分割時,需要首先將影像轉(zhuǎn)換成8bit的unsigned integer柵格影像。Titan Image軟件中面向?qū)ο蠓诸惏ㄒ?guī)則分類和決策樹分類,由于軟件中隸屬度函數(shù)較為豐富,故本次試驗采取規(guī)則分類方法進(jìn)行要素提取。該軟件面向?qū)ο笠?guī)則分類的主要步驟包括圖像分割、訓(xùn)練樣區(qū)的選擇、添加隸屬度函數(shù)和執(zhí)行分類,其分類結(jié)果如圖2所示。

        圖2 分類結(jié)果(左:ENVI EX分類結(jié)果,右:Titan Image分類結(jié)果)

        ③eCognition(易康)

        為得到最佳的分割效果的對象,分類前先驗證不同地物的最優(yōu)分割參數(shù),其過程是固定尺度、形狀、緊致度這3個參數(shù)中的52個參數(shù),而改變另外1個參數(shù)的不同數(shù)值,進(jìn)行不同參數(shù)的分割結(jié)果的比較。本次試驗分割影像時,首先在易康軟件里使用canny的邊緣檢測算法對影像進(jìn)行了一次邊緣檢測計算,檢測出影像線性地物的邊緣,然后把得到的邊緣檢測結(jié)果參與到分割中去,且權(quán)重設(shè)置的相對高一些,這樣有助于多尺度分割算法創(chuàng)建出線性地物邊界的對象[2],并根據(jù)道路、房屋矢量專題圖層不參與分割、分類,道路、房屋矢量專題圖層參與分割、分類這2種情況,開發(fā)出了2套規(guī)則集進(jìn)行要素提取試驗。第1套規(guī)則集的建立采取由易到難的策略進(jìn)行地物要素提取,分類順序為水體、林地、耕地、道路、房屋。水體提取采用了水體指數(shù)、紅色比、亮度值等特征;林地與耕地的提取利用了植被指數(shù)、近紅外標(biāo)準(zhǔn)差、全色中值等特征;道路提取采用了紅色比、長寬比、植被指數(shù)、近紅外標(biāo)準(zhǔn)差、密度值、距離等特征;房屋最難提取,本次試驗是在最后的未分類類別里,采用了密度值等特征進(jìn)行分類,分類效果一般。第2套規(guī)則集,房屋和道路的提取采用基于專題圖矢量數(shù)據(jù)參與分類的方式,達(dá)到減少所需規(guī)則集分類特征數(shù)量、降低要素提取難度的目的;水體、林地、耕地的要素提取與第1套規(guī)則集建立所使用的分類特征相同。按照前面開發(fā)的規(guī)則集執(zhí)行,自動提取出的分類結(jié)果如圖3所示。

        圖3 分類結(jié)果圖(左:eCognition(未參與專題圖),右:eCognition(參與專題圖))

        3.3 分析評價

        3.3.1 定性分析

        (1)數(shù)據(jù)處理能力方面

        對于這3款軟件,分類之前,均要對影像進(jìn)行分割,影像越大,分割越慢。ENVI EX與Titan Image分割、分類時受軟硬件配置影響較大,針對大數(shù)據(jù)處理不具有批處理功能。eCognition(易康)的eCognition Server模塊提供了影像批處理與平行分工的機制,可有效增進(jìn)大量影像處理效率。在eCognition(易康)軟件里,開發(fā)好規(guī)則集后,分割影像這一階段占用的時間最多,經(jīng)實際試驗驗證,若配置N個Server,可將分割影像的時間減少到1/N,并可實現(xiàn)多工程批處理,十分有利于大數(shù)據(jù)分割、分類,能夠提高數(shù)據(jù)處理的效率,具有可行性。

        (2)分類整體結(jié)果方面

        分類結(jié)果破碎程度從高到低順序為:ENVI EX、eCognition(專題圖不參與分割分類)、Titan Image、eCognition(專題圖參與分割分類);分類結(jié)果誤分、漏分程度從高到低順序為:ENVI EX、eCognition(專題圖不參與分割分類)、Titan Image、eCognition(專題圖參與分割分類)。由上面的比較結(jié)果來看,參與其他可利用柵格或者專題圖資料,利用eCognition(易康)進(jìn)行地表覆蓋要素自動提取,給后續(xù)的人工處理造成的工作量較少,具有可行性。

        3.3.2 定量分析

        (1)定量評價方法

        簡單隨機抽樣方法是遙感試驗結(jié)果精度檢驗經(jīng)常用到的抽樣方法之一,該方法能在保證檢驗精度的前提下,操作簡單,易于實現(xiàn)。因此,本次試驗,在得到分類結(jié)果后,根據(jù)分類得到的結(jié)果進(jìn)行分類精度定量評價。評價采用如下方法進(jìn)行:在ArcGIS中,基于此試驗區(qū)域自動生成100個隨機點,指派經(jīng)驗豐富的解譯人員對上述樣本點結(jié)合影像進(jìn)行判讀并填寫判讀地類,將樣本點文件導(dǎo)入eCognition Developer中并轉(zhuǎn)化為樣本,結(jié)合4種情況的自動分類結(jié)果,進(jìn)行精度評價。其流程圖如圖4所示。

        圖4 精度評價流程圖

        (2)定量評價結(jié)果

        按照上述方法,得到3種軟件、4種情況的分類結(jié)果精度評價,精度評價如表1至表5所示。通過表1至表5可以發(fā)現(xiàn),ENVI EX、Titan Image以及eCognition(專題圖不參與分割分類)的3種情況的自動分類結(jié)果,只有水系精度較高,其他地表覆蓋典型要素分類容易互相混淆,各項精度均較低。只有參與房屋和道路專題圖層自動提取的最后分類總體精度(Overall Accuracy)超過了80%,這對于實驗區(qū)來講,分類結(jié)果還是比較令人滿意的。同時,根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果可以得到如下結(jié)論:房屋、道路、水系信息提取的效果較好,相對而言,由于本次試驗數(shù)據(jù)為成都市某城鄉(xiāng)結(jié)合部5月份遙感影像數(shù)據(jù),林地與種植有作物的耕地光譜特征差異較小,完全區(qū)分開來有一定的難度,今后有待于進(jìn)一步研究。

        表1 ENVI EX分類結(jié)果精度評價

        表2 Titan Image分類結(jié)果精度評價

        表3 eCognition(未參與專題圖)分類結(jié)果精度評價

        表4 eCognition(參與專題圖)分類結(jié)果精度評價

        表5 分類結(jié)果總體精度評價

        4 結(jié)束語

        通過試驗研究發(fā)現(xiàn)ENVI EX不用建立規(guī)則集,對技術(shù)員的要求不高,但分割影像時,不能使用其他可利用的柵格或?qū)n}圖文件參與分割,分割斑塊屬性少,分類時容易誤分、漏分,碎斑較多,后續(xù)人工處理的難度較大;Titan Image軟件不用開發(fā)規(guī)則集,只需要添加合適的隸屬度函數(shù),調(diào)整函數(shù)的參數(shù)即可,提高了效率,降低了對技術(shù)員的要求,但容易受人的主觀影響,無法人為開發(fā)一套針對性較強的分類規(guī)則,結(jié)果受樣本的影響較大;eCognition(易康)不需要選擇樣本,直接通過開發(fā)規(guī)則集的方式進(jìn)行分類,也可利用已有的一些柵格或者專題圖數(shù)據(jù)對影像進(jìn)行分割、分類,并利用規(guī)則集對每一分類結(jié)果進(jìn)行逐步優(yōu)化,分類結(jié)果精度較高,對于地理國情監(jiān)測地表覆蓋典型要素自動提取具有可行性。

        [1]王建芳,包世泰.面向?qū)ο蠼庾g方法在遙感影像地物分類中的應(yīng)用[J].熱帶地理,2006,26(3):234-238,242.

        [2]許高程,畢建濤,王星星,等.面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像道路自動提取試驗[J].遙感信息,2012(2):108-111.

        [3]常春艷,趙庚星,王凌,等.濱海光譜混淆區(qū)面向?qū)ο蟮耐恋乩眠b感分類[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(5):226-231.

        [4]王春泉.面向?qū)ο蟮倪b感影像信息提取技術(shù)研究與實現(xiàn)[D].青島:山東科技大學(xué),2005.

        [5]劉偉東,徐建,張海霞.面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ谌珖诙瓮恋卣{(diào)查中的研究[J].遙感信息,2009(6):73-76.

        [6]劉彥隨.中國土地資源戰(zhàn)略與區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展研究[M].北京:氣象出版社,2006:602-608.

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