基于面向对象和规则的遥感影像分类研究

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于面向对象和规则的遥感影像分类研究

陈云浩, 冯通, 史培军, 王今飞

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2006 > 31(4): 316-320

陈云浩, 冯通, 史培军, 王今飞. 基于面向对象和规则的遥感影像分类研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 316-320.

引用本文:

陈云浩, 冯通, 史培军, 王今飞. 基于面向对象和规则的遥感影像分类研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 316-320.

CHEN Yunhao, FENG Tong, SHI Peijun. Classification of Remot Sensing Image Based on Object Oriented and Class Rules[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 316-320.

Citation:

CHEN Yunhao, FENG Tong, SHI Peijun. Classification of Remot Sensing Image Based on Object Oriented and Class Rules[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 316-320.

基于面向对象和规则的遥感影像分类研究

¹ 北京师范大学资源学院,北京市新街口外大街19号,100875;² 香港中文大学地理与资源管理系,香港新界沙田;³ 加拿大西安大略大学地理系,加拿大, N6A 5C2;

基金项目: RGCGrant资助项目(CUHK.4251/03H);国家自然科学基金资助项目(40201036);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(WKL(03)0102)

作者简介:
陈云浩,博士,副教授。现主要从事资源与环境遥感研究。

中图分类号: TP753;P237.4

Classification of Remot Sensing Image Based on Object Oriented and Class Rules

¹ College of Resources Science and Technology,Beijing Normal University,19 Xinjiekou Street,Beijing 100875,China;² Department of Geography & Resource Management,Chinese University of Hong Kong,Shatin,N.T.,Hong Kong;³ Department of Geography,The University of Western Ontario,Canada,N6A 5C2

Funds: RGCGrant资助项目(CUHK.4251/03H);国家自然科学基金资助项目(40201036);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(WKL(03)0102)

摘要: 讨论了面向对象和规则的光学遥感影像分类方法。首先利用多尺度分割形成影像对象,建立对象的层次结构,计算对象的光谱特征、几何特征、拓扑特征等,利用对象、特征形成分类规则,并通过不同对象层间信息的传递和合并实现对影像的分类。并以北京城市土地利用分类为例,对该方法进行了验证。
- 面向对象 /
- 多尺度分割 /
- 规则 /
- 分类
Abstract: A classification method for remote sensing image based on object oriented and class rules is presented in this paper.The whole image is firstly segmented into image objects and object hierarchy is built using multi-resolution segmentation.Then,the features of objects,such as spectral,geometrical and topological characteristics,are measured.The class rules are constructed based on these features.Classification of remote sensing image is carried out using the rules and information transfering and merging among these objects.The accuracy of the classification approach based on object(oriented) and class rules is checked by a case study of land use classification of Beijing.
- object oriented /
- multi-resolution segmentation /
- class rules /
- classification

[1]	冯文卿, 张永军. 利用模糊综合评判进行面向对象的遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 875-881. doi: 10.13203/j.whugis20140291
[2]	岳冲, 刘昌军, 王晓芳. 基于多尺度维度特征和SVM的高陡边坡点云数据分类算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 882-888. doi: 10.13203/j.whugis20140335
[3]	孙杰, 赖祖龙. 利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1310-1313.
[4]	朱庆, 于杰, 杜志强, 张叶廷. 面向对象的真正射影像纠正方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(7): 757-760.
[5]	刘晓慧, 吴信才, 罗显刚. 面向对象的地质灾害数据模型与时空过程表达 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 958-962.
[6]	余洁, 刘振宇, 燕琴, 朱腾. 多尺度下的半自动面向对象SAR影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 253-256.
[7]	尤红建. 多尺度分割优化的SAR变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 531-534.
[8]	谭琨, 杜培军, 王小美. 利用分离性测度多类支持向量机进行高光谱遥感影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 171-175.
[9]	赵彬彬, 邓敏, 徐震, 刘慧敏. 多尺度地图面目标匹配的统一规则研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(8): 991-994.
[10]	王爱萍, 王树根, 吴会征. 利用分层聚合进行高分辨率遥感影像多尺度分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1055-1058.
[11]	闫利, 聂倩, 胡文元, 崔晨风. 基于对象级的ADS40遥感影像分类研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(2): 183-186.
[12]	孙开敏, 李德仁, 眭海刚. 基于多尺度分割的对象级影像平滑算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(4): 423-426.
[13]	管海燕, 邓非, 张剑清, 钟良. 面向对象的航空影像与LiDAR数据融合分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 830-833.
[14]	薄树奎, 韩新超, 丁琳. 面向对象影像分类中分割参数的选择 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 514-517.
[15]	罗静, 崔伟宏, 牛振国. 面向对象的超图时空推理模型的研究与应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(1): 90-93.
[16]	黄昕, 张良培. 基于光谱变换与融合的IKONOS多光谱影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 502-505.
[17]	贾永红, 李德仁. 多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(5): 430-434.
[18]	舒红, 陈军, 杜道生, 周勇前. 面向对象的时空数据模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(3): 229-233.
[19]	张巍, 许云涛, 龚健雅. 面向对象的空间数据模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1995, 20(1): 18-22.
[20]	彭楚粤, 程晓, 夏林元. 面向对象分类的企鹅种群无人机影像识别方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200557

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 1311
HTML全文浏览量: 80
PDF下载量: 1680
被引次数: 0

基于面向对象和规则的遥感影像分类研究

¹ 北京师范大学资源学院,北京市新街口外大街19号,100875;² 香港中文大学地理与资源管理系,香港新界沙田;³ 加拿大西安大略大学地理系,加拿大, N6A 5C2;

基金项目: RGCGrant资助项目(CUHK.4251/03H);国家自然科学基金资助项目(40201036);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(WKL(03)0102)

作者简介:
陈云浩,博士,副教授。现主要从事资源与环境遥感研究。

收稿日期: 2006-01-15
修回日期: 2006-01-15
刊出日期: 2006-04-05

中图分类号: TP753;P237.4

关键词:

多尺度分割 /

摘要: 讨论了面向对象和规则的光学遥感影像分类方法。首先利用多尺度分割形成影像对象,建立对象的层次结构,计算对象的光谱特征、几何特征、拓扑特征等,利用对象、特征形成分类规则,并通过不同对象层间信息的传递和合并实现对影像的分类。并以北京城市土地利用分类为例,对该方法进行了验证。

English Abstract

陈云浩, 冯通, 史培军, 王今飞. 基于面向对象和规则的遥感影像分类研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 316-320.

引用本文:

陈云浩, 冯通, 史培军, 王今飞. 基于面向对象和规则的遥感影像分类研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 316-320.

CHEN Yunhao, FENG Tong, SHI Peijun. Classification of Remot Sensing Image Based on Object Oriented and Class Rules[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 316-320.

Citation:

CHEN Yunhao, FENG Tong, SHI Peijun. Classification of Remot Sensing Image Based on Object Oriented and Class Rules[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 316-320.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码