面向对象分类方法及其在农作物面积提取中的应用

高分辨率遥感影像的土地利用分析随着科技的不断进步，高分辨率遥感影像在土地利用分析中的应用越来越广泛。

高分辨率遥感影像能够提供丰富而详细的地表信息，为我们深入了解土地利用状况、规划土地资源以及进行相关的环境保护和管理工作提供了有力的支持。

高分辨率遥感影像具有许多显著的特点和优势。

首先，其空间分辨率极高，可以清晰地分辨出地表的各种地物特征，如建筑物的轮廓、道路的宽度、农田的边界等。

这使得我们能够获取更为精确和细致的土地利用信息。

其次，高分辨率遥感影像具有丰富的光谱信息，能够区分不同类型的土地覆盖和土地利用类型。

再者，它还可以实现多时相的观测，通过对不同时间获取的影像进行对比分析，能够动态地监测土地利用的变化情况。

在获取高分辨率遥感影像后，接下来的关键步骤就是对其进行处理和分析。

图像预处理是必不可少的环节，包括几何校正、辐射校正等。

几何校正用于消除由于传感器姿态、地形起伏等因素导致的图像变形，使影像能够准确地反映地物的实际位置和形状。

辐射校正则是为了消除由于光照条件、大气影响等造成的辐射误差，确保影像的亮度和色彩能够真实地反映地物的光谱特征。

土地利用分类是土地利用分析的核心任务之一。

通过对影像中地物的特征提取和模式识别，可以将土地分为不同的利用类型，如耕地、林地、建设用地、水域等。

这通常需要运用多种分类方法，如基于像元的分类方法和面向对象的分类方法。

基于像元的分类方法直接对影像中的每个像素进行分类，常见的有监督分类和非监督分类。

监督分类需要事先选择具有代表性的训练样本，并根据这些样本的特征来确定分类规则。

非监督分类则不需要训练样本，而是根据影像中像素的光谱特征自动聚类成不同的类别。

然而，基于像元的分类方法往往忽略了地物的空间特征和上下文信息，容易导致分类结果的破碎和不准确。

面向对象的分类方法则将影像分割成具有相似特征的对象，然后基于对象的光谱、形状、纹理等特征进行分类。

这种方法充分考虑了地物的空间关系，能够提高分类的准确性和完整性。

基于Radarsat-2的水稻种植面积提取单捷;邱琳;孙玲;王志明【摘要】The 5 scenes of Radarsat-2 satellite image with spatial resolution of 5.2 m×7. 6 m collected from July 23rd 2013 to October 27th 2013 were used to extract the paddy rice planting area of every scene using support vector machine ( SVM) and maximum likelihood classification ( MLC) . The accuracy was verified by on-site GPS measurement quadrat ar-eas. Since the extration accuracies of both SVM and MLC were the highest on September 9th, the scene extracted on Sep-tember 9th was chosen to study the effect of farmland parcel optimization and pattern spot removal on the accuracy. The ac-curacy of SVM was improved from 72. 876% to 95. 482%, and the accuracy of MLC was improved from 74. 224% to 91. 792%.%选用2013年7月23日-10月27日期间5期分辨率为5.2 m×7.6 m的Radarsat-2影像为数据,采用支持向量机法(SVM)和最大似然法(MLC)分别对各时相水稻种植面积进行提取,并以地面实测GPS水稻样方进行精度验证.结果表明SVM和MLC方法的水稻面积提取精度均在9月9日达到最高,所以选择在9月9日的水稻面积提取结果上研究耕地地块优化和碎小图斑去除对精度的影响.通过耕地地块优化和碎小图斑去除处理,水稻面积提取精度显著提高,SVM法由原先的72.876%提高到95.482%,MLC法由74.224%提高到91.792%.【期刊名称】《江苏农业学报》【年(卷),期】2017(033)003【总页数】7页(P561-567)【关键词】遥感;支持向量机;最大似然法;水稻种植面积提取【作者】单捷;邱琳;孙玲;王志明【作者单位】江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏南京 210014;江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏南京 210014;江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏南京 210014;江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏南京 210014【正文语种】中文【中图分类】S127水稻是仅次于小麦、玉米的世界第3大粮食作物，全世界水稻播种面积约占耕地面积的15%[1]。

《中国农业资源与区划》论文写作模板基于中分辨TM 数据的水稻提取方法对比研究1空1行李□□1,刘□□2, 吴□□1*（1. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室，北京 100081； 2. 中山大学地理科学与规划学院，广州，510275）空1行摘 要 【目的】水稻种植面积监测是当前农业土地变化科学的热点问题，但运用遥感技术对水稻种植面积精确实施监测一直是难点。

【方法】中分辨率遥感影像能够满足我国大面积水稻作物监测，成为业务化运行的主要数据源。

为此,研究尝试以中分辨率TM 影像为数据源,结合神经网络和面向对象（SVM ）两种算法对对黑龙江省富锦市2010年两期不同时相影像分别进行水稻分类提取，并对分类结果进行滤波处理及混淆矩阵精度评定。

【结果】结果表明：（1）在高纬度单季稻生长区……；（2）对神经网络分类的结……；（3）选取关键水稻物……，【结论】……。

（字数不少于350字） 关键词 水稻 神经网络 面向对象 TM 影像（关键词3-8个）空2行水稻面积遥感动态监测正成为农作物空间监测[1]和土地变化科学[2]的热点问题。

精确的水稻种植面积信息，可为农业生产、水稻产量的预报和评估、粮食价格预测和国家粮食生产布局及规划等提供科学依据[3]。

1 研究区与数据1.1 研究区域本文选择□□□□□□□□□□□□□□□研究区Email: yangpeng@ 。

—以西藏自治区为例”（70803020）；国家环保公益性行”（201209032）三号黑体小五宋体小五黑体小五宋体正文，五号宋体小四号黑体，顶格四号黑体，上、下各空半行正文,五号宋体小四宋体，居中图1 □□□研究区参考文献1] 陈晓华，张玉香，张合成. 中国农业统计资料2011. 北京: 中国农业出版社, 2012.2] Kuenzer C. Remote sensing of rice crop areas. International Journal of Remote Sensing. 2013, 34(6): 2101-2139.要求：1、参考文献，不少于10条；同时，所有参考文献都要按在文中出现的先后顺序进行标注。

面向对象的高分辨率遥感影像信息提取)))以耕地提取为例李敏¹,º,崔世勇º,李成名º,印洁º,李云岭¹(¹山东科技大学测绘学院,青岛266510;º中国测绘科学研究院,北京100039)摘要:随着高分辨率遥感影像的广泛应用,面向对象的高分辨率影像信息提取技术得到了迅速发展。

本文着重讨论面向对象的高分辨率遥感信息提取的关键技术,探索了面向对象的影像分析软件eCognition 在耕地信息提取方面的最优参数选择,并且从IK ONO S 影像中提取的耕地信息与传统分类方法的提取结果进行对比。

试验结果表明该方法具有较高的精度。

关键词:面向对象;高分辨率;信息提取;eCognit ion中图分类号:T P751 文献标识码:A 文章编号:1000-3177(2008)100-0063-04收稿日期:2008-03-03修订日期:2008-05-04作者简介:李敏(1983~),女,硕士,主要从事地理信息与遥感应用研究。

E -m ail:limin82128@1 引 言随着高分辨率遥感卫星的发展,具有丰富的几何结构和纹理信息的高分辨率遥感影像扩充了人们的视野,同时又为遥感信息提取技术提供了新的发展机遇。

传统的遥感信息提取方法都建立在像素的统计特征基础上,很少利用地物的形状、几何结构等信息,分类精度较低、效率不高,而且依赖解译人员,很大程度上不具备重复性。

为了更好地利用高分辨率遥感影像的丰富信息,实现高分辨率遥感影像的信息提取,面向对象的影像分析方法应运而生,它所处理的信息不再是低层次的像素,而是经过多尺度分割之后的目标对象。

与像素层面的分析方法相比,影像分析和理解的层次有了很大的提高和进步。

尤其是第一个面向对象的影像分析软件eCognitio n 的出现,更加速了该方法的发展。

本文就基于eCog nition 进行研究。

2 面向对象的信息提取技术2.1面向对象信息提取技术发展历程早在20世纪70年代面向对象的信息提取方法就被应用于遥感影像的解译中,Ketting and Land -g rebe(1976)提出了同质性对象提取的优点,并提出了一种分割分类算法)))ECH O (Ex tr actio n andClassificatio n o f H omog enous Objects)[1]。

嵌入式系统课程设计题目1.ARM系统在LED显示屏中的应用（利用ARM系统控制彩色LED显示屏）2.ARM－Linux 嵌入式系统在农业大棚中的应用（温度、湿度和二氧化碳浓度是影响棚栽农作物生长的3 大要素。

为了实现农业大棚中这3 种要素数据的远程实时采集,引入了当前嵌入式应用中较为成熟的ARM9 微处理器和Linux 嵌入式操作系统技术, 采用温度传感器PH100TMPA、湿度传感器HM1500 和二氧化碳浓度传感器NAP221A ,设计一种基于TCP/ IP 协议的嵌入式远程实时数据采集系统方案。

从硬件设计和软件实现2方面对该系统进行具体设计。

）3.ARM 嵌入式处理器在智能仪器中的应用（设计一种基于ARM 嵌入式处理器系统的智能仪器的硬件和软件设计方案, 并结合uc/o s2II或者Linux嵌入式实时操作系统, 给出一套完整的任务调度和管理的方法, 最后用实例说明）4.ARM系统在汽车制动性能测试系统中的应用（采用ARM系统构建一个路试法的汽车制动性能测试系统）5.ARM 嵌入式控制器在印染设备监控中的应用（针对拉幅热定型机,设计一种基于485 总线的分布式监控系统。

用ARM 嵌入式控制器实现主、从电机的同步运行和烘房温度的控制;在PC 机上用VB6. 0 设计转速和温度的监控画面;实现ARM、变频器和PC 机之间的数据通信。

）6.基于ARM系统的公交车多功能终端的设计（完成电子收费、报站、GPS定位等功能）7.基于ARM9的双CAN总线通信系统的设计（设计一种基于ARM9内核微处理器的双路CAN总线通信系统。

完成系统的总体结构、部分硬件的设计,系统嵌入式软件的设计,包括启动引导代码U - boot、嵌入式L inux - 操作系统内核、文件系统以及用户应用管理软件四个部分。

）8.基于ARM9 和Linux 的嵌入式打印终端系统（嵌入式平台上的打印终端的外围电路连接设计、嵌入式Linux 的打印机驱动程序开发和应用程序的开发）9.基于ARM 的车载GPS 终端软硬件的研究（重点研究基于ARM 的导航系统的软硬件设计）10.ARM系统在B超系统中的应用（完成系统软件硬件设计，包括外围电路）11.基于ARM 的嵌入式系统在机器人控制系统中应用（提出一种基于ARM、DSP 和arm-linux 的嵌入式机器人控制系统的设计方法, 完成控制系统的功能设计、结构设计、硬件设计、软件设计）12.基于ARM的视频采集系统设计（完成系统软件硬件设计，包括外围电路，采用USB接口的摄像头）13.基于ARM的高空爬壁机器人控制系统（构建一种经济型的爬壁机器人控制平台, 与上位机视觉定位和控制系统结合,使其适用于导航与定位、运动控制策略、多机器人系统体系结构与协作机制等领域。

遥感的面向对象分类法传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。

对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。

为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。

模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为 0 到 1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。

通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。

模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。

对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。

影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。

此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。

面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。

面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。

随着对地观测任务逐渐精细化，高分辨率遥感卫星影像的应用越来越广泛。

这对遥感影像分类方法提出了挑战。

已有的研究表明:基于像元的高分辨率遥感影像分类存在明显的限制。

近年来，面向对象影像分析(Object-Based ImageAnalysis，OBIA)在高分辨率遥感影像处理中渐露头角，被认为是遥感与地理信息科学发展的重要趋势。

本文针对面向对象影像分类(Object-Based Image Classification，OBIC)方法中的若干问题开展研究。

主题：遥感影像在面向对象分类中的应用文章内容：一、遥感影像的概念和特点1.1 遥感影像是指利用遥感技术获取的地面、海面、大气等物体的影像信息。

1.2 遥感影像具有多光谱、高分辨率、全天候、大范围等特点。

二、面向对象分类的基本原理2.1 面向对象分类是指将遥感影像中的像元根据其空间位置、光谱特征、纹理特征等属性进行分割和分类。

2.2 面向对象分类与传统的基于像元的分类相比，能够更好地保留地物的空间信息和形状特征。

三、遥感影像在面向对象分类中的应用3.1 遥感影像在土地利用/覆盖分类中的应用：可以利用遥感影像进行土地利用/覆盖的监测和分类，为土地管理、资源规划提供科学依据。

3.2 遥感影像在环境监测中的应用：可以利用遥感影像进行环境监测，如水体变化监测、植被覆盖度监测等，为环境保护和治理提供支持。

3.3 遥感影像在灾害监测中的应用：可以利用遥感影像进行灾害监测，如洪涝灾害、火灾等，为灾害的防范和救援提供帮助。

四、面向对象分类中的技术挑战和发展趋势4.1 技术挑战：遥感影像在面向对象分类中仍然面临着遥感影像分割、特征提取、分类算法等方面的技术挑战。

4.2 发展趋势：随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，面向对象分类技术将更加智能化、自动化，能够更好地适应各种复杂场景的分类需求。

结语：遥感影像在面向对象分类中有着广泛的应用前景，随着技术的不断发展和创新，相信遥感影像在面向对象分类中的应用将会变得更加广泛和深入。

五、面向对象分类的方法和技术5.1 基于规则的分类方法：基于人工定义的规则和特征进行分类，需要人工干预和指导，适用于简单场景的分类任务。

5.2 基于机器学习的分类方法：利用已知类别的样本数据训练分类器，从而实现自动分类，适用于复杂场景的分类任务。

5.3 深度学习方法：近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习在遥感影像的面向对象分类中得到了广泛的应用。

通过构建深度卷积神经网络，可以自动学习遥感影像中的特征，实现高效准确的分类。