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基于简译的高分辨率卫星影像信息提取研究.pdf

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基于简译的高分辨率卫星影像信息提取研究.pdf

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基于简译的高分辨率卫星影像信息提取研究.pdf

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2021年6月GEOMATICS&SPATIALINFORMATIONTECHNOLOGYJun.,2021
基于简译的高分辨率卫星影像信息提取研究
杨昊,杨壮,孙迪
(黑龙江地理信息工程院,黑龙江哈尔滨150081)
摘要:利用简译遥感信息提取软件,以资源三号高分辨率卫星影像为数据源,选取老挝首都万象市为研究区,
采用分层信息提取思想,在道路、建筑等地表覆盖要素人工提取结果的基础上,对未分类地物(水田、旱地、林地、
工矿用地),利用最小距离算法和深度学****算法进行信息提取研究。研究结果表明,基于最小距离算法的总体分
%,;%,,都可
以达到很好的智能化提取效果。
关键词:资源三号;面向对象;卫星影像;信息提取;分割尺度
中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:1672-5867(2021)S0-0168-03
ResearchonHighResolutionSatelliteImageInformationExtraction
BasedonShortTranslation
YANGHao,YANGZhuang,SUNDi
(HeilongjiangInstituteofGeomaticsEngineering,Harbin150081,China)
Abstract:Basedontheresultsofmanualextractionofroad,buildingandotherlandcoverelements,thispaperusestheminimumdis-
tancemethodanddepthlearningmethodtoclassifytheunclassifiedland(paddyfield,dryland,forestland,industrialandmining
land)byusingthesimpletranslationinformationextractionsoftware,takingthehigh-
-
%,;theoverallclassificationaccura-
%,,whichcanachievegoodintelligentextractioneffect.
Keywords:ZY-3;object-oriented;satelliteimage;informationextraction;segmentationscale
本文主要利用简译遥感信息提取软件,以资源三号
0引言高分辨率遥感影像为数据基础,选取老挝首都为研究区,
随着城市建设的飞速发展,地表覆盖也在逐渐发生利用已有专题数据,采用分层次思想对道路、建筑区、水
变化,如林地减少、生态退化、城市扩张等。这些地表覆系进行先分类,对水田、旱地等未分类要素采用简易软件
盖的变化不断影响着社会和经济的发展,日益成为人们的最小距离算法和深度学****算法进行信息提取研究,以
关注的焦点。如今,智能信息提取软件,如ENVI、期为城市规划、地表覆盖要素提取等提供决策支撑。
eCognition等都可以达到很好的信息提取效果,但其边界1研究区及数据源概况
平滑效果不符合人眼视觉效果,且多尺度分割只有单级本文研究区选取老挝首都万象市,研究区内各地物
别,影响后续的生产制图等。在此背景下,国产信息提取光谱信息反差大,地表覆盖类别鲜明。研究区内包含道
软件逐渐发展起来,如简译信息提取软件,其拥有国际领路、水域、林地、耕地、水田等地表覆盖要素,如图1所示。
先的面向对象遥感影像处理核心技术,无极分割及平滑本文以资源三号(ZY-3)高分辨率卫星影像为影像
技术应用效果较好,已广泛应用于影像信息提取、变化检数据源,以研究区核心矢量要素数据和DSM数据为专题
测等应用领域。数据,辅助进行计算机自动解译,所用数据总结见表1。
收稿日期:2020-06-01
作者简介:杨昊(1988-),男,黑龙江哈尔滨人,助理工程师,学士,主要从事摄影测量遥感、无人机应用等方面的研究工作。
万方数据
增刊杨昊等:基于简译的高分辨率卫星影像信息提取研究169
1)道路、建筑矢量数据。道路、建筑自身复杂性较
强,颜色、纹理及光谱信息较为相似,彼此之间易存在混
淆,计算机自动解译难度较大。因此,本文优先采用交互
方式提取道路、建筑矢量数据,其成果用于下一步矢量引
导的多尺度分割。其中,道路的采集基于核心矢量要素
进行缓冲区处理及补充修改;房屋建筑则由人工交互
采集。
2)矢量引导的多尺度分割。基于道路、房屋建筑矢
量数据对原始影像进行多尺度分割,构建影像分析模型
并统计特征值,并利用特征字段完成道路、房屋建筑
分类。
3)自动、半自动水体提取。利用规则集或半自动方
图1研究区所用影像式实现水体提取,形成包括道路、房屋建筑、水体分类结

4)自动分类与交互编辑。在已有分类结果的基础
表1使用数据概况上,对道路、房屋建筑、水体以外的地物,通过尺度变化工
,寻求针对当前数据的最优分割结
参数ZY3影像核心矢量要素DSM辅助信息果,并进行样本采集、自动分类;针对分类结果中错分、边
界切准有问题的图斑,进行重分类与边界修改。完成交
行宽6697,91771902,1302互编辑,导出成果(矢量化过程中包含抽稀、平滑),完成
波段数4(蓝、绿、红、近红)1地表覆盖数据提取。
分辨率2m15m3研究方法
格式TIFFshpImg


Zone48NZone48N1984本文采用多尺度分割方法对研究区域进行分割,分
割后保证研究区每个图斑同质性较高,从而易于区分不
2总体技术路线同地物类别。在某指定的尺度下进行分割时,采用自单
像元大小的区域开始,相邻影像区域两两合并增长的方
通过对高分辨率遥感影像数据源的研究及已有专题法。尺度分割参数越大,图斑越大,尺度分割参数越小,
DSM
成果资料(核心矢量要素、数据等)可利用性的综合图斑越小,本文选用的多尺度分割参数为50,分割边界结
分析,结合简译软件自动提取的特点,本文采取分层次信果如图3所示。
息提取的思想进行研究,总体流程如图2所示。
图3分割尺度结果图


图2总体技术路线图本文对分割的影像进行平滑处理,平滑方法主要包

万方数据
170测绘与空间地理信息2021年
Peak方法可以计算不经过输入面折点的平滑面。表2监督分类结果
BEZIERINTERPOLATION算法不需要容差,
贝塞尔曲线。本文选用Peak算法进行平滑处理,Peak算最小距离法监机器学****br/>法包括平滑因子和压缩因子。光滑因子和压缩因子设置原始影像督分类结果分类结果交互编辑结果
的越大,其平滑程度越高。本文使用的平滑因子为2,压
,平滑结果如图4所示。
通过表2可以看出,基于最小距离法分类结果整体效
果较差,较多的旱地被分为水田,误差较大。基于深度学<br****算法的分类结果整体效果较好,但部分林地未能有效
提取出。

图4平滑结果图本文采用混淆矩阵法对最小距离分类法和深度学****br/>(水田、旱地、林地、工矿用地)进行精度
评价。通过GoogleEarth选取精度验证点56个进行精度
。利用同一套精度评价样本,采用误差矩阵(Error
本文在道路、建筑等地表覆盖要素提取结果的基础MatrixbasedonSamples)方法对其进行精度评价基于最小
上,对未分类地物(水田、旱地、林地、工矿用地)利用最小距离法和深度学****算法的分类结果的误差矩阵结果见表
距离法和深度学****分类方法进行分类提取研究。3、表4。

最小距离法分类表3最小距离法误差矩阵

模块。最小距离分类法原理比较简单,且计算速度快,是种类水田旱地林地工矿用地
最简单的分类器。因此,本文的监督分类选取最小距离水田18311
法分类。旱地11510
本文选取水田、旱地、林地、工矿用地各10个样本对林地1080
待分类影像利用最小距离法进行分类提取,从而得到各工矿用地0007
地物的准确分类结果。表4深度学****算法误差矩阵

本文基于简译软件的深度学****分类模块进行深度学种类水田旱地林地工矿用地<br****分类研究。深度学****分类模块主要包括样本库的建水田19211
立、模型的训练、模型的计算和精准分类。其核心思想是旱地11500
在待分类遥感影像上选择一块或者几块“样区”,这一区林地0190
域内地物需要包含所有要提取的地物类别,同时要保证工矿用地0007
每种地物类别样本足够丰富,以提供给机器进行深度学在混淆矩阵的基础上,本文采用总体分类精度<br****训练,从而实现基于深度学****方法的分类。(OverallAccuracy)和Kappa系数进行评价。
本文选择一块样区,建立水田、旱地、林地、工矿用地总体分类精度为:
M1
样本,地物类别包含所有待分类类别。对建立的样本进OverallAccuracy=(1)
行训练模型训练,得到模型文件,在模型计算后,对待分M2
类影像进行精准分类,从而得到各地物的准确分类结果。式中,M1为分类后结果中与实际地物一致的像元个
数;M2为精度验证点总数。
4结论和分析Kappa系数为:
n
&#215;M2-∑(ki+&#215;k+iJ
i=1
Kappa=2
本文利用最小距离法和深度学****分类方法对未分类n()
M2&#215;M2-(k&#215;kJ
地物(水田、旱地、林地、工矿用地)进行分类提取研究,各∑i++i
i=1
分类结果及人工修改后结果见表2。(下转第176页)
万方数据
176测绘与空间地理信息2021年
,以基础测绘数据服务于社
在检查过程中我们要严格按照数据规定与验收规定会。1∶250000地形数据作为更新数据库中重要的组成部
进行检查:检查数据格式的一致性与正确性;确保数据结分,保证数据的现势性是我们的责任。在以往的更新过
构的完整性与结构一致性;数据是否存在技术要求以外程中,我们往往用1∶50000数据直接进行手动缩编,会耗
的非法码;检查数据是否在坐标有效范围内;点、线、面的费大量的人力与时间,而如今利用的提取增量数据进行
拓扑结构是否正确;增量要素之间以及增量要素与原有更新,减少大部分工作量的同时,因为需核对的数据量减
成果要素之间的空间关系应合理;各图幅数据之间接边少,也避免了作业过程中的很多错误。相信随着测绘科
是否正确;元数据填写是否合理。技的不断进步、各方面的不断努力,会有更多的工序交由
,提高工作效率,保证工作质量。
1)分层检查:将1∶250000更新成果数据与原始1∶参考文献:
50000数据进行人工比对,先分层在层与层之间进行关系
检查。[1]刘建军,李雪梅,张元杰,∶250000基础地理信
息数据库联动更新技术设计与工程应用[J].测绘通
2)人机交互检查:合理利用ArcGIS中插件和自主研
报,2016(4):1-4.
发程序,将数据中存在疑点的地方检查出来,缩小数据检[2]∶50000地形数据库更新编辑作业技巧[J].
查的范围,检查人工判别数据的正确性,达到节省时间、测绘技术装备,2014,16(3):88-89,51.
提高工作效率的目的。[3]罗鹏,张俊,王明亮,
4究与应用[J].测绘与空间地理信息,2017,40(6):
结束语83-85.
全国1∶250000地形图数据库的更新,最终目的是为[编辑:张曦]
(上接第170页)
式中,ki+和k+i分别表示矩阵的第i行和第i列的2)影像分割可以实现对整体、局部和单个对象实时
总和。分割尺度调整,获取当前数据的最优分割结果,分割结果
通过计算,%,经过边界平滑后,符合视觉效果。
;深度学****算法的总体分类精度为
%,。参考文献:
[1]郑光,田庆久,+遥感影像的南京市城
5结束语市绿地的动态监测[J].遥感信息,2005(5):22-24.
本文利用简译遥感信息提取软件,使用ZY3融合影[2][D].
像数据(空间分辨率为2m)、道路核心矢量线数据、DSM成都:成都理工大学,2012.

数据(空间分辨率为15m),选取老挝首都万象市为研究[]陈成,卢刚,石晓峰基于的资源三号测绘卫星影像
区,采用分层信息提取思想,在道路、建筑等地表覆盖要分类[J].地理空间信息,2013,11(3):11-13.
[4]
素人工提取结果的基础上,对未分类地物(水田、旱地、林探讨[J].测绘工程,2014,23(7):65-67.
地、工矿用地),利用最小距离法和深度学****分类方法进[5]陈蕊,
行分类提取研究。研究结果表明:方法研究[J].测绘与空间地理信息,2020,23(2):
1)%,91-95.
;基于深度学****算法的总体分类精度[6]罗建松,曹宇佳,
%,,两者都可以达到很好的象地表覆盖要素分类方法研究[J].测绘与空间地理信
智能化提取效果,基于简译遥感信息提取软件可以实现息,2018,41(6):104-107.
全流程全要素的地物分类。[编辑:任亚茹]
(上接第173页)
[4]车德福,苗坡,
参考文献:信息集成系统的开发与应用[J].矿山测量,2016,44
[1][J].测绘科(6):1-5.
学,2015,40(4):67-70.[5]吕磊,单宝麟,
[2]王海涛,穆晗,[J].测绘与空间地理信息,2016,
网三维建模方法研究[J].地理空间信息,2017,1539(3):95-98.
(3):109-110.[6]
[3]杨悦,梁勤欧,[D].邯郸:河北工程大学,2019.
分析优化及系统实现[J].浙江师范大学学报(自然科[编辑:张曦]
学版),2020,43(1):85-92.
万方数据