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基于eCognition的面向对象城市道路提取基于面向对象思想，使用高分一号影像对赣州市开发区城市道路进行提取。
利用分水岭分割算法对影像进行分割后，通过水体和植被的特征提取出道路潜在区域，结合最能区别道路与其他地物的光谱特征和几何特征，利用eCognition的最邻近分类器提取出道路目标。
标签：面向对象；道路提取；影像分割；eCognition引言随着遥感科学技术的发展，高分辨率遥感数据越来越多，高分辨率能反映出丰富的地物细节与结构纹理信息。
道路信息是高分遥感影像上的重要地物信息之一，如何从海量的高分影像数据中提取出道路目标已经成为目前遥感领域研究的重点。
然而，随着现代社会的发展，城市建设的深入，遥感影像上反映的地物信息越来越丰富，影像上的地物细节也越来越复杂，道路目标更清晰，同时噪声也随之而来，极容易存在“同物异谱”及“同谱异物”现象，如建筑物，车辆等，这使得在高分影像中的道路提取难度也随之增大。
传统的道路提取方法都是基于像元及光谱信息来对影像进行分析处理，虽然近年来出现很多新的算法。
但从根本上还是从像元的角度分析遥感影像，不会考虑像元内部的纹理特征及像元间的关联信息，这样就很容易产生“胡椒盐现象”，从而提取的精度也不高；然而，面向对象的影像分析方法，通过结合多种影像特征，比如光谱特征、几何特征、纹理特征以及上下文特征综合分析往往能取得较基于像元提取的方法更高的精度。
因此将面向对象的方法应用到高分影像道路提取中能取得更高的研究意义及应用价值。
1 面向對象的道路提取方法在高分辨率遥感图像道路自动提取的方法中，有很多方法需要先对道路进行整体粗提取，然后针对提取出的道路进行后处理来完善路网的结构。
本文的技术路线归根于这种设计思想和道路的四个影像特征（光谱特征、几何特征、上下文特征和拓扑特征）。
为了充分挖掘高分辨率影像中的道路特征，首先对图像进行预处理来消除部分噪声。
然后采用改进的分水岭算法进行图像分割获取影像对象，这是面向对象影像分析的必要环节。
基于遥感的城市绿化分析研究随着城市化进程的加速，城市绿化的重要性日益凸显。
城市绿化不仅能够美化环境、改善空气质量，还能调节小气候、降低噪音、提供休闲娱乐空间，对居民的身心健康和城市的可持续发展具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、准确、大范围获取地表信息的手段，为城市绿化的分析研究提供了有力的支持。
遥感技术是指非接触的、远距离的探测技术。
通过传感器接收来自目标物体的电磁波信息，经过处理和分析，获取目标物体的特征和性质。
在城市绿化分析研究中，常用的遥感数据包括卫星影像（如Landsat、SPOT 等）、航空影像以及高分辨率的商业卫星影像（如WorldView 等）。
利用遥感技术进行城市绿化分析，首先要进行数据的获取和预处理。
获取的遥感数据可能存在几何变形、辐射误差等问题，需要进行几何校正、辐射校正等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。
在数据预处理完成后，就可以进行城市绿化信息的提取。
常见的方法有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是将影像中的每个像元作为独立的处理单元，根据像元的光谱特征将其划分到不同的类别中。
常用的分类算法有监督分类（如最大似然分类、最小距离分类等）和非监督分类（如ISODATA 分类、KMeans 分类等）。
然而，这种方法在城市复杂的地物环境中容易受到“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响，导致分类精度不高。
面向对象的分类方法则是将影像分割成具有相似特征的对象，然后以对象为单元进行分类。
这种方法充分考虑了地物的空间特征和光谱特征，能够更好地处理城市中复杂的地物类型，提高绿化信息提取的精度。
在提取出城市绿化信息后，就可以对城市绿化的现状进行分析。
包括绿化覆盖率、绿地分布格局、绿地类型等方面。
绿化覆盖率是衡量城市绿化水平的重要指标之一，通过计算绿化区域在城市总面积中所占的比例，可以直观地了解城市的绿化程度。
绿地分布格局的分析则有助于了解绿化在城市中的分布是否均匀，是否能够满足居民的需求。
第36卷第2期 2021年4月遥感信息Remote Sensing InformationVol. 36，No. 2Apr. , 2021面向对象的特征自动选择的建筑物信息提取杨杰\高伟\段茜茜2，胡洋1(1.天津城建大学地质与测绘学院，天津300384;2.邯郸市恒达地理信息工程有限责任公司，河北邯郸056000)摘要：针对建筑物信息提取存在低效率、高成本的问题，提出了一种利用分离阈值算法(seperability and thresholds，SEaTH)的高精度建筑物信息提取方法。
采用高分二号遥感影像，通过半自动化信息提取构建分类规则的方法对天津市西青区的建筑物信息进行提取。
通过运用SEaTH算法构建知识规则，选取训练样本并输出训练样本的特征值，将输出的特征值运用SEaTH算法进行自动确定阈值和特征优选，进而采用像素对象调整优化建筑物轮廓。
将基于面向对象的最邻近分类法与该方法进行了精度评价对比。
结果表明，该方法在提取建筑物信息时出现的错分漏分现象较少，且总体精度和Kappa精度都要高于基于面向对象的最邻近分类法，验证了其在提取建筑物信息方面的可行性。
关键词：天津；建筑物信息；半自动化信息提取；S E aT H算法；样本特征值；建筑物轮廓优化doi：10. 3969/j.issn. 1000-3177. 2021. 02. 019中图分类号：P237 文献标志码：A文章编号=1000-3177(2021)02-0130-06Extraction of Building Information Based onObject-oriented Feature Automatic SelectionYANGJie1 ,GAO Wei1 ,DUAN Xixi2 ,H U Yang1(1. School of Geology a n d.G eom atics■>Tianjin Chengjian U niversity■>Tianjin 300384 ■>China；2.H andan Hengda Geographic Information Engineering Co. ,Ltd,Handan,H ebei 056000 ■>C hina)Abstract：In view of the iow efficiency and high cost of building information extraction , a high-precision building informationextract i on method us i ng seperabili t y and thresholds (SEaTH) algorithm i s proposed. This method uses image，and uses semi-automatic mformation extraction to construct classification rules to extract building information m Xiqingdistrict，Tianjin. By u sing the SEaTH algorithm to construct knowledge rules，selecting training samples and outputting thefeature values of the training samples，the o utput feature values are automatically determined by the SEaTH algorithm to automatically determine the threshold and feature optimization. It then adjusts and optimizes the building outlines by using pixelobjects. The object-oriented nearest neighbor classitication method is compared with the proposed method. results show that：the proposed method has fewer errors and misses n the extraction of building accuracy and Kappa accuracy are higher t han that of the object-oriented nearest neighbor classification method, which verifiesthe feasibility of this method in extracting building information.K eyw ords：Tianjin；building information；semi-automatic nformation extraction；SEaTH algorithm；sample characteristicvalue;building contour optimization〇引言随着经济和社会的快速发展，各个地区的城镇化率迅速提高，在城镇化率提高的同时，建设用地占据城市土地资源的一大部分，对城市绿化及生态用地造成影响[1]。
基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法摘要：城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，必须客观、准确地掌握城市绿地信息及其变化情况。
遥感技术给城市绿地信息调查提供了更为有效而便捷的手段，植被有其特殊的光谱响应，使得其有别于其他物质。
城市绿地的遥感提取方法有监督分类、决策树分类、面向对象分类等方法，每一种方法都有它的适用条件。
利用GIS的空间叠加分析可以为遥感绿地信息的属性赋值，增强遥感绿地信息的可利用性。
关键字：城市绿地，遥感技术，高分辨率影像，ENVI，GISAbstract: The city green space is the only living infrastructure in the city, we must objectively and accurately grasp the city green land information and its changes. The remote sensing technology provides a more effective and convenient means for the city green land information investigation, the vegetation has its special spectral response, which is different from other substances. The remote sensing extraction method of the city green extraction is the supervised classification, decision tree classification and object-oriented classification method, and each method has its applicable conditions. Using the GIS spatial overlay analysis can assigns for the remote sensing vegetation information attribute, and enhance the remote sensing vegetation information availability. Keywords: city green space; remote sensing technology; high resolution images; ENVI; GIS0 引言城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，它在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的1个重要指标。
面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法一、本文概述随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像在城市规划和建设中发挥着越来越重要的作用。
特别是在城市建筑物提取方面，高分辨率遥感影像能够提供丰富的纹理和几何信息，使得建筑物提取的精度和效率得到了显著提升。
由于城区环境的复杂性，如何在高分辨率遥感影像中准确、高效地提取建筑物，并进行有效的分级，仍是当前遥感领域的研究热点和难点。
本文旨在探讨一种面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法。
该方法充分利用高分辨率遥感影像的特点，结合面向对象的分析技术，实现了对城区建筑物的精确提取和分级。
通过多尺度分割算法，将遥感影像划分为多个具有相似性的对象，然后根据对象的纹理、形状、大小等特征，采用分类器进行建筑物的识别和提取。
根据建筑物的不同特征和属性，如高度、面积、结构等，对提取出的建筑物进行分级。
本文首先介绍了面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法的背景和意义，然后详细阐述了该方法的基本原理和流程。
接着，通过实际案例的分析和实验验证，展示了该方法的可行性和有效性。
对本文的研究成果进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。
本文的研究成果不仅有助于推动遥感技术在城市规划和建设中的应用，也为相关领域的研究提供了有益的参考和借鉴。
二、相关技术研究综述随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像已经成为城区建筑物提取的重要数据源。
面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法，作为一种有效的建筑物提取技术，近年来得到了广泛的关注和研究。
本节将综述相关的技术研究，包括传统的遥感影像处理方法、面向对象的影像分析技术，以及建筑物分级提取的现有研究。
传统的遥感影像处理方法主要基于像素级别，通过设定阈值、滤波等方法来提取建筑物信息。
这些方法简单直观，但在处理高分辨率遥感影像时，往往面临着建筑物细节丢失、阴影干扰等问题。
研究人员开始转向面向对象的影像分析技术。
面向对象的影像分析技术将遥感影像分割成具有相似光谱、纹理等特征的对象，然后基于对象进行信息提取。
面向对象的高分影像城市绿地精准提取方法研究张云英;汪金花;陈晓婷;曹兰杰【摘要】文中以ENVI为实验平台,利用唐山市Geoeye影像数据进行绿地信息的提取,通过监督分类和面向对象的方法分类结果进行了实验对比,得出面向对象的方法在高分辨率信息提取上要优于传统的分类技术,取得较好的提取效果;并对唐山市四中典型绿地斑块进行了提取,就提取结果对唐山市生态绿地进行了评价,得出唐山市整体绿地结构相对单一,有待增强植被的多样化,在增加城市的绿化程度时也要注重城市景观异质性的提高;研究为后续基于影像的城市规划提供较好的数据和理论支持.【期刊名称】《矿山测量》【年(卷),期】2016(044)002【总页数】4页(P76-79)【关键词】城市绿地;面向对象;高分影像;图像分类;信息提取【作者】张云英;汪金花;陈晓婷;曹兰杰【作者单位】华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000【正文语种】中文【中图分类】P237遥感技术经过半个多世纪的发展，已经步入了“三高”的发展局面——高时间分辨率、高光谱分辨率、高空间分辨率。
如今已能够高效地获取丰富的遥感影像信息，这得益于遥感技术的飞速发展，但同时人们还不能及时对所获的信息加以认识和利用，从而造成了大量的数据闲置，极大地限制了遥感技术的实际应用[1]。
国外的高分辨率遥感影像已经被广泛的应用于众多领域，随着我国的高分系列卫星的发射，高分对地观测计划正在启动。
因此，国内的高分辨率遥感数据将作为主要的研究对象，如何从这些丰富的遥感数据中准确地获取所需信息并及时的加以处理和应用将成为亟待解决的问题之一[2-4]。
本文以河北省唐山市为主要研究区域，探讨城市绿地的信息提取。
采用的数据是2010年夏季的Geoeye影像，包括0.41 m全色影像和1.65 m多谱段影像，多光谱含四个波段分别为红、绿、蓝和近红外。
“上海城市绿化信息提取与评价模式研究”通过专家鉴定
佚名
【期刊名称】《园林科技》
【年(卷),期】1998(000)004
【摘要】本项研究是上海市第二轮航空遥感后期课题,以1994年7月航摄的
1:10000彩红外放大片为其主要信息源,依托ARC/INFONT地理信息系统微机平台,实现了栅格图象数据与矢量数据的互访,将绿化分类矢量边界栅格化,进行栅格统计分析,对不同大小等级的绿化缀块分别统计制图,从而实现城市景观生态的数(量)、形(态)、质(量)关联分析评价。
课题研究内容主要有5个方面:1.上海城
【总页数】1页(P44-44)
【正文语种】中文
【中图分类】S732
【相关文献】
1.关于印发《上海市绿色建筑评价标识实施细则(试行)》和《上海市绿色建筑评价
专家组管理准则(试行)》的通知 [J],
2.上海城市绿化评价指标体系构建探讨 [J], 薛艳杰
3.慧眼独具妙手传拓:记国家文物鉴定委员,上海博物馆文物鉴定,传拓专家万育仁[J], 思维
4.《木兰科植物引种及城市绿化栽培研究》课题通过专家鉴定 [J], 杨开泰;
5.我校《上海城区社会治安管理新模式研究》课题通过上海市科委专家评审 [J],
董黎辉;
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第35卷 第3期2021年3月Vol.35 No.3Mar.,2021中国土地科学China Land Science绿色空间指环境中的任何植被，包括山地、丘陵、水体、矿野地等自然植被和人工植被等空间的总称[1]。
其内涵包括城市内部的各种园林绿地所构成的城市空间与城市郊区的林地、农田和河流水系等空间双重意义，这既符合“山水林田湖草生命共同体”的理念，又满足国土空间规划与城乡协同发展的需求[2]。
绿色空间是自然生态系统的重要组成部分，为社会发展提供生态辅助功能，对生态环境具有重要的调节作用，是生态文明建设的重要指标[3-4]。
目前，生态文明建设已被提高到空前的历史高度和战略地位，《全国土地综合整治规划（2016—2020年）》明确土地整治向生态修复和国土综合整治转型，在新时代生态文明理念下优化、提升国土空间功能和质量，通过生态系统修复打造美丽生态国土[5]。
以空间结构调整优化国土空间功能是国土综合整治与生态保护修复的重点方向，其工作内容包括化解国土空间结构布局矛盾和调配国土空间结构要素比配。
绿色空间对环境的调节作用主要取决于绿色空间的组成结构、时空演化规律及规划布局的合理性[6]。
因此，在城市化进程不断加快、绿色空间动态变化加剧的背景下，调节绿色空间与城市扩张、人口集聚、经济发展的关系，实施“山水林田湖草”综合整治成为促进社会和谐可持续发展、提升居民幸福感的关键环节。
绿色空间研究是进行城市规划、环境建设、增强区域生态系统自我调节和自我平衡能力研究的重要组成内容，有关绿色空间的研究主要集中在以下三个方面：（1）绿色空间遥感信息提取。
陈志强等[7]以ASTER和TM遥感影像为数据源，提取福州市和台北市中心城区绿色空间信息。
随着影像数据获取方法的不断丰富，杨柳等[8]以无人机影像为数据源，采用基于像元统计特征分类和面向对象分类两种方法，对宁波市部分区域进行绿色空间信息快速提取。
（2）景观格局研究。
赵海霞等[9]以南京市绿色空间为例，运用空间分析方法揭示绿色空间格局变化的特征与规律并研究其演变机理。
