基于ecognition的地表覆盖自动提取 ppt课件
ecognition培训---文本资料
可以导入的数据类型
易康(ecognition)可以导入栅格和矢量数据,当 然矢量数据在导入的时候必须先转换成栅格数据 。软件支持一下两种基本类型的数据: 影像层 专题层
• 影像层包含了连续的信息,而专题层包含的信 息是离散的。这两种不同类型的数据在分割和 分类中必须区别对待。除了影像层外也可以导 入专题层。
多尺度分割参数设置
3.Scale Parameter(尺度参数):尺度参数是一 个抽象的术语,可以决定最终影像对象的最大异 质度。用给定的尺度参数分割异质数据生成的对 象要比在均质数据中得到的要小的多。改变尺度 参数的大小,可以得到不同大小的影像对象。
多尺度分割后图像对比
分割前
分割后
5.分类
求。
1.ecognition简介
eCognition所采用的面向对象的信息提取方法,针对的是
对象而不是传统意义上的像素,充分利用了对象信息
(色调、形状、纹理、层次),类间信息(与邻近对象、 子对象、父对象的相关特征)。
2.ecognition特点
1 独特的面向对象分类方法; 2 模拟人类大脑的认知过程; 3 将计算机自动分类和人工信息提取相结合; 4 可以分析纹理和低对比度数据; 5 针对不同的影像数据和分类任务,进行不同尺 度的影像分割;
多尺度分割原理
多尺度分割原理图:
分割流程
多尺度分割步骤
1.process菜单中选择process tree打开进程树控 件。 2.在控件中右击,选择Append new选项,打开 edit process对话框。 3.在Algorithm栏下选择所采用的分割类型。 4.在对话框右栏Algorithm parameters中更改分割 参数。 5.选择Execult,执行分割。
eCognition的概论 1
eCognition的概论eCognition是北京天目创新科技有限公司代理的德国DefiniensImaging公司的遥感影像分析软件,它是人类大脑认知原理与计算机超级处理能力有机结合的产物,即计算机自动分类的速度+人工判读解译的精度,更智能,更精确,更高效地将对地观测遥感影像数据转化为空间地理信息。
eCognition突破了传统影像分类方法的局限性,提出了革命性的分类技术-面向对象分类。
eCognition分类针对的是对象而不是传统意义上的像素,充分利用了对象信息(色调,形状,纹理,层次),类间信息(与邻近对象,子对象,父对象的相关特征)。
eCognition基于Windows操作系统,界面友好简单。
与其他遥感,地理信息软件互操作性强,广泛应用于:自然资源和环境调查,农业,林业,土地利用,国防,管线管理,电信城市规划,制图,自然灾害监测,海岸带和海洋制图,地矿等方面。
面向影像对象:*面向像素的解算模式将像元孤立化分析,解译精度较低且斑点噪声难以消除;*利用影像分割技术把影像分解成具有一定相似特征的像元的集合—影像对象;*影像对象和像元相比,具有多元特征:颜色、大小、形状、匀质性等;基于对象属性特点:- 颜色信息丰富- 形状接近真实地物- 大小区分明显- 纹理信息突出- 上下文关系明确基于像素属性特点:- 基本上只以颜色信息来区分主要分类过程介绍:采用eCognition软件对影像进行分类操作非常简单,可以主要以三个步骤来形容如下:1.分割分割是面向对象分类的前提,多尺度分割是影像对象提取的专利技术,可以根据目标任务和所用影像数据的不同以任意选定的尺度分割出有意义的影像对象原型。
2.分类多尺度分割的结果是影像对象层次网络,每一层是一次分割的结果,影像对象层次网络在不同的尺度同时表征影像信息。
3.导出导出分类结果。
eCognition提供的专业分类工具包括* 多源数据融合* 多尺度分割* 基于样本的监督分类* 基于知识的模糊分类* 人工分类* 自动分类多源数据融合工具:可用来融合不同分辨率的对地观测影像数据和GIS数据,如Landsat,Spot,IRS,IKONOS, QuickBird,SAR,航空影像,LIDAR等,不同类型的影像数据和矢量数据同时参与分类。
利用eCognition半自动_半人工解译
利用eCognition进行半自动/半人工解译——以道县为例分类系统试验区分类系统如表1所示:表1 道县试验区土地覆盖遥感分类系统eCongnition对中文的识别效果不是很好,因此为了避免因中文名称带来的麻烦以及便于识别,本次分类一律采用拼音类别名称。
0建立工程(1)新建工程选择菜单栏File→NewProject,或点击工具栏的按钮,新建一个工程文件。
图0-1 新建工程(2)加载影像选择需要输入的影像,影像存放的路径不能有中文,双击波段可以更改波段的名称,必须勾选“Use geocoding”(否则,输出的分类结果无投影信息,数据无法拼接)。
利用地理坐标双击可更改波段的名称可插入专题图,参与分类图0-2 加载影像在建立工程(Create Project)的窗口中,如图0-3所示,点击No Data按钮,打开Assign No Data Value窗口,勾选Usesingle value for all layers(union),令背景不参与运算。
图0-3设置背景不参与运算(3)进行波段组合叠加显示影像Edit Image Layer Mixing图0-4设置波段组合显示点击工具栏上的Edit Image Layer Mixing按钮,这里进行标准假彩色合成,然后选择下方的线性拉伸(Linear2%),操作者可以根据自己的个人视觉感受去调试选择不同的显示方式。
1分割分割是面向对象分类软件ecognition里面进行影像分类处理的第一步工作,其目的是按照一定的规则将栅格图像划分为若干对象,划分后的对象即为处理的最小对象。
如果不进行分割,后面的分类及自定义特征值等均不能进行。
本次作业分割的具体步骤为:1.1多尺度分割多尺度分割(multiresolutionsegamentation)界面如下图所示:图1-1 多尺度分割界面图1-1中编号为1、2、3的红框含义是:选择“multiresolution segmentation”算法为分割后层命名设置分割尺度值。
基于eCognition的土地利用遥感影像自动提取研究
第48卷第12期2 0 1 7年6月人民长江Yangtze RiverVol.48,No. 12June,2017文章编号:1001 -4179(2017) 12 -0075 -04基于eCognition的土地利用遥感影像自动提取研究周勇兵,曹珥(武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079)摘要:遥感监测是开展区域水土流失动态监测的重要手段。
对同一地区不同时期遥感影像进行影像分类,对比分析两期分类结果可以实现对土地利用等水土流失影响因子的动态监测。
传统方法通常采用人工目视勾绘法获得土地利用分类结果,耗时耗力且效率不高。
以同一地区不同时期的遥感影像为对象,基于eCognition软件平台,采用多尺度分割和面向对象分类方法快速获取了影像分类结果。
结果表明,该方法分类精度较高,能有效提高工作效率。
关键词:水土流失;土地利用;多尺度分割;面向对象分类;eCognition中图法分类号:S157 文献标志码:A D O I:10. 16232/ki. 1001 -4179.2017. 12. 020水土流失可破坏水土资源,恶化生态环境,加剧自 然灾害,严重制约国家经济社会的可持续发展。
开展 水土流失动态监测对水土保持科学决策、生态建设和 环境保护至关重要。
近年来,遥感监测已成为区域水 土流失监测的重要技术手段。
土地利用、植被覆盖等 水土流失影响因子信息提取是遥感监测的核心环节,采用人工目视判读方法,往往需要很大的人力物力支 撑,所以通过一些自动或者半自动的分类方法是提高 工作效率的重要途径。
eCongnition作为世界第一个面 向对象的分类软件,可以有效地提高图像分类的效率,同时拥有较高的精度。
1面向对象的分类遥感图像分类的方法有很多种,例如K均值分 类、最大似然法分类、支持向量机分类、神经网络法分 类和面向对象法分类等。
非面向对象分类的方法是基 于像元的光谱信息进行分类,但是因为同物异谱以及 异物同谱现象的大量存在,容易产生“椒盐现象”,使 得这些方法分类效果不好,尤其是在对一些分辨率高 的遥感影像进行分类的时候。
基于立体影像提取地理国情地表覆盖信息探讨
第36卷第4期年12月测绘标准化StandardizaPor of Surveyina and MappinaVoi.36No.4Dec.2224基于立体影像提取地理国情地表覆盖信息探讨李小飞霍学理李琼(自然资源部第一地形测量队陕西西安710054)On Acquisition oO Land Cover Information in Nationai GeegraphicaiConditionu Monitoring Basee on Steree ImageLI Xiaofci HUO Xueii LI Qionf摘要:为了提高地理国情监测成果,特别是地表覆盖数据的准确性,包括图斑界线的定位准确性和图斑类型及相关属性的准确性,需要以不同分辨率的立体影像为数据源,针对山地、高山地等地形破碎、起伏较大的区域,重点是耕地、草地、灌木林等地表覆盖类型中易于混分的地物类型开展地理国情信息提取的试生产。
在试生产中,以不同分辨率的遥感卫星立体影像和航空立体影像为数据源,充分发挥立体影像丰富的高程信息有助于地物识别的优势,基于立体影像提取地理国情信息,提高地表覆盖分类的准确性。
结果表明,采用分辨率优于5m的立体影像进行地理国情监测地表覆盖图斑的提取,不仅能保证数据质量,还能大幅减小外业核查的工作量。
同时总结出能进行工程化应用的技术流程,为丰富和完善今后地理国情监测项目的技术手段提供依据。
关键词:地理国情监测;地表覆盖;立体影像;分类准确性Keywords:Nationai Geoeaphicai Conditions ModitoCna;Land Cover;Steree Imaee;Classification Accuracy 中图法分类号:P236.22;P236.2随着自然资源部机构改革和业务调整的逐步到位,地理国情监测成为自然资源调查监测的组成部分。
由于监测需求的变化对地理国情监测的内容与技术指标提出了新的要求,尤其是对地表覆盖图斑界线的空间定位准确性和内容的细化都提出了更高要求。
ecognition培训文本课件
分类原理
因此,可以建立语义层次结构,综合各种特征对影 像进行分类。
算法与最邻近法相似,对每一个特征,计算特征 值,选择适当的隶属度函数,将其归属到[0-1]的隶 属 度 , 有 不 同 特 征 时 , 可 以 通 过 “ and” 、 “ or” 和 “not”等操作进行组合。
分类原理
可以用的描述特征主要有两类:Obect Features, Class-related Features. ❖1.Object Features(对象特征):评价影像对象本 身以及它们在影像对象层的结构情况获得的信息。
主要内容
❖ 1.ecognition简介 ❖ 2.ecognition的特点 ❖ 3.创建工程 ❖ 4.多尺度分割 ❖ 5.分类
1.ecognition简介
❖ eCognition是由德国Definiens Imaging公司开发的智能化影像分 析软件。
❖ eCognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥 感信息提取软件。
❖ 它采用决策专家系统支持的模糊分类算法,突破了传统商业遥 感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性,提出了革命 性的分类技术——面向对象的分类方法,大大提高了高空间分 辨率数据的自动识别精度,有效地满足了科研和工程应用的需 求。
1.ecognition简介
❖ eCognition所采用的面向对象的信息提取方法,针对的是 对象而不是传统意义上的像素,充分利用了对象信息 (色调、形状、纹理、层次),类间信息(与邻近对象、 子对象、父对象的相关特征)。
本的监督分类或基于知识的模糊分类、二者结合 分类及人工分类,影像对象和分类结果易于导出 成常用GIS数据格式,可以用于集成或GIS数据库 更新。
可以导入的数据类型
eCognition (易康)1软件介绍
软件功能
图斑属性定义--分类
u 基于知识的分类方法 u 多条件类定义分类 u 隶属度函数(模糊)分类 u 分类器分类方法(5种主流方法) u 模板匹配分类方法 u 深度学习分类方法(卷积神经网络)
软件功能
成果优化--规整化
软件功能
点云分析
软件功能
时间维度--变化检测
u 前后期影像变化分析 u 前后期矢量变化分析 u 前期矢量&后期影像变化
− 目标/挑战
− 自动提取建筑轮廓并绘制植被图斑 − 支持城市规划 − 对地图快速更新 − 降低成本缩短工作周期 − 高精准度
基于数字高程模型的LIDAR影像支持的建筑 物及植被提取
农作物识别
项目需求
使用高分辨率偏振SAR数据进行 农作物种植类别分类
数据
E-SAR 分辨率2-3m 波段和极化方式:X-HH, X-VV, CVH, C-VV, L-HH, L-VV, L-HV 右图为RGB组合L-HH, C-W, L-W
eCognition是什么?
技术原理…
易康是什么?
eCognition--信息分析软件,旨在提高,加速和自动化地理空间数据的解译。
地理空间作业流程 ---从影像、点云到GIS的过程
数据获取
数据预处理
信息解译
收集
• 影像数据 • 点云数据
处理
• 几何校正 • 正射校正 • 图像融合 • 高程模型
分析
• HTML 用户界面 • 管理控制台 • 软件开发工具包
易康软件具体分析功能?
易康软件主要功能
软件功能
波段运算 分割 分类 变化检测 成果优化 点云数据处理 手动编辑 标准化分析流程制作 并行运算 矢量数据分析 …
如何提取遥感影像信息之eCognition Essentials使用说明
eCognition EssentialseCognition Essentials软件是一个一体化的解决方案,使任何技术水平的用户都可以快速从卫星影像创作出高品质的、GIS就绪的可交付成果。
基于eCognition软件的核心技术,eCognition Essential引导工作流程,使遥感数据分析的速度更快,并节省定义规则集的时间。
特点与优势●由Trimble eCognition®图像识别引擎技术支持的直观用户界面。
●轻松地实现图像的土地覆盖制图任务。
●引导工作流程,有效地将图像数据转化为可操作的情报。
●分析各种文件类型的栅格和矢量数据。
●导出高品质、GIS就绪的可交付成果。
●通过的Trimble InSphere™数据市场获得地理空间数据eCognition Essentials软件提供了一个开箱即用的解决方案来执行常规遥感任务,例如精确的森林、农业和土地覆盖制图。
该指导工作流程能够结合一系列交互工具,通过分析图像分割或以样本为基础的分类资源达到质量控制的目的。
通过预先定义的图像分割步骤,以节省创建规则集的时间。
遥感和地理信息系统分析师能够轻松地从有价值的数据中提取出最佳的结果。
亮点一个完整的分析工作流程软件解决方案Trimble公司的eCognition Essentials为用户提供一个集全部所需的工作流程步骤功能于一身的以样本为基础的分类方案,由Trimble的强大eCognition引擎支持。
预定义工作流模块允许用户基于SVM 和KNN快速制订以样本为基础的分类规则,导出GIS就绪的结果图层(SHP/ FileGBD)。
直观的图形界面作为对于没有受过基于对象的影像分析的专门训练的遥感专业人才的完美起点,Trimble eCognition Essentials提供了一个易于使用的,直观的图形化用户界面。
立即进入自动分割和分类任务,该软件使生产型用户能够掌控以样本为基础的影像分类工作流程。
eCognition在土地利用项目中的应用
第28卷第6期2005年12月测绘与空间地理信息GEOMAT ICS &SPAT IAL I N FORMAT ION TEC HN OLOGYV o.l 28,N o .6D ec .,2005收稿日期:2005-01-27作者简介:丁晓英(1977-),女,广东潮州人,硕士,主要从事河口环境及水土保持遥感研究工作。
e Cogn iti on 在土地利用项目中的应用丁晓英(珠江水利委员会科研所,广东广州510611)摘要:主要介绍了e Cogn ition 对高分辨率卫星影像进行地物分类的技术方法。
并以深圳铁岗水库附近地区为例,说明该技术在土地利用分类中应用的可行性和潜力,为高分辨率卫星影像在地物分类中的有效应用提供了新的技术手段。
关键词:e Cogniti on ;高分辨率卫星影像;分类;土地利用中图分类号:P208 文献标识码:B 文章编号:1672-5867(2005)06-0116-02The Application of e Cognition in Land Use ProjectsD I NG X i ao yi ng(Instit ute o f P earl R i ve rW ate r R esources Comm i ssi on ,G uangzhou 510611,Chi na)Abstrac t :Th is paper ma i n l y i ntroduces t he app licati on of eCogn iti on i n l and use classificati on usi ng hi gh-resoluti on re m ote sens i ngdata .U si ng th i s so ft ware ,we c l assifi ed land use o f Shenz hen T i egang area by SPOT 5i m agery .T h i s paper d i scussed the feasibility and potenti a l of eCogn i tion soft w are i n l and use classificati on .It a lso presented a new e ffective technical way to c l assify the land use us i ng h i gh-reso l uti on re m ote sensing i m agery .K ey word s :eCogn i tion ;h i gh reso l ution remo te sensi ng i m agery ;classificati on ;land use0 引 言近年来,随着空间遥感技术的发展,高分辨率遥感影像在资源调查、环境监测等领域中的应用日益广泛。
eCognition(易康)软件在城市绿化覆盖调查中的应用
eCognition(易康)软件在城市绿化覆盖调查中的应用发表时间:2018-03-22T14:32:50.237Z 来源:《防护工程》2017年第32期作者:陶方李文林熊健[导读] 随着影像提取技术、遥感处理技术和计算机智能化等技术的发展,影像提取的工作将会越来越便捷、需要人工干涉的内容也会越来越少、精度也将越来越高。
江苏省地质勘查技术院江苏南京 210018摘要:城市绿化覆盖调查是结合江苏省自然地理现状、美丽江苏建设需要及政府、公众关注点的要求下开展的任务。
本论文以易康软件作为平台,在已有航天遥感影像的基础上,研究如何使用遥感影像半自动解译等方法,通过遥感影像获取与处理、城市绿化信息提取等技术,对城市建成区和中心城区开展城市绿化覆盖遥感调查,获取城市绿化覆盖解译成果及统计分析成果。
关键词:易康;高分辨率影像;多尺度分割;地物提取0引言城市绿化覆盖调查可以反映出城市绿化建设的覆盖程度,对城市绿化及生态环境以及城市生存环境可进行对比分析,得出的数据可以反应城市宜居指数,也为城市生态建设提供指引。
随着卫星数据的积累,我们虽然获取大量的高分辨率影像,但使用传统的人工矢量化方式进行生产,无法满足城市绿化覆盖调查大范围、更新快的需求。
如何减少人工编辑的工作量同时又能高效准确的提取地物信息,是目前制约着遥感技术发展的一个难题。
因此,自动、高效、准确的基于遥感影像地物提取方法已经成为遥感应用领域的主要发展方向。
本文将通过易康软件,研究如何通过高分辨率卫星影像来提取城市绿化信息。
1 eCognition(易康)软件eCognition是全球第一个基于面向对象的影像分析软件,其面向对象的影像分析方式可充分利用已有的矢量、栅格、DEM、点云等数据信息对所有类型的常用影像数据源进行智能高效的解译。
城市绿化覆盖调查的解译方案分为人工解译和自动解译。
人工解译耗时长、综合不够精确、人为主观判断因素影响过大,而全自动解译存在难度大、地物提取不够智能、工程化应用太难等弊端,因此两者结合是目前最好的解决方案。
基于ecognition的地表覆盖自动提取 ppt课件
包含的二级类数量 2 7 8 2 5 2 8 4 5 3 46类
包含的三级类数量 2 9 12 8 10 2 16 9 5 4 77类
地理国情地表覆盖解译方案
准备工作
影像理解(解译样本学习)
水田
园地
地理国情地表覆盖解译方案
基于eCognition解译步骤
建立工程
导入影像及能 够应用到的专 题数据(DLG、 DEM)
地理国情地表覆盖解译方案
建立分类规则
地理国情地表覆盖解译方案
一级分类
a)删除黑边及基于DLG初分,删除影像周围的黑边,利 用道路、房屋建筑的矢量数据首先提取道路、房屋建筑 区等一级类数据,将园林、林地、耕地和草地暂统一为 “植被”一大类。 b)水体分类,基于NDWI指数提取水系,对DLG初分结果 直接进行调整,无法确定为水系的,放到“未分类”, 参与后期所有分类。 c)植被分类 ,基于NDVI指数处理植被,对DLG初分结果 进行适当调整,无法确定为植被的,放到“临时类”。
否
是 优化处理
检查及人工编辑
满足要求 否 是
人工解译不易提取的要素
内业分类与识别成果
基于eCognition交互式解译流程图
地理国情地表覆盖解译方案
建立规则集
封装成快速模式
规则集与动作模块的关联
地理国情地表覆盖解译方案
基于eCognition内业分类与识别方法介绍
监督分类
如基础地理信息数据现势性不好或内容不详细,可在影像分割的基 础上,选择样本进行监督分类,使各地类的一级分类基本都能提取 出来,二三级分类需要人机交互解译。
地理国情地表覆盖解译方案
建立分割规则
采用2m分辨率的多光谱影像和0.5m全色影像边缘提取结果进行多尺度分割, 注意形状和颜色、紧致度与平滑度的设置比例,由于边缘信息比重要,权重 设为10。 初次分割主要分大类,尺度设置可稍大,一般100以上,如120、 150。 分割算法较多,比较常用的有多尺度分割、棋盘分割,多种分割算法 可组合使用。
高光谱遥感的城市用地信息提取ppt课件
自从20世纪70年代 始,我国的遥感研究学者 们也陆续建立起了10多个反射光谱数据库。从 1978年腾冲遥感试验,我国正式 始了地物反射光谱 测量研究;20世纪80年代,中科院空间科技中心在 宁芜地区获得各种光谱曲线1000多条;中科院遥 感所测量了 277种中国典型地物的反射光谱;中科 院空间技术中心编写了 “中国地球资源光谱信息 资料汇编”,其中包含岩石、水体、农作物等 1000条地物的光谱曲线;2005年,北京师范大学建 立了包含植被、岩矿、水体三种地物的中国典型地 物反射光谱数据库,同时结合了光谱库、图像库、 知识库和模型库。
高光谱遥感获取的地表图像包含丰富的空间、福射和光谱三重信息。这些信息表现了地物 空间分布的影响特征,同时也可能以其中某一像元或像元组为目标获得它们的福射强度以及光谱 特征。 光谱波段多
在某一光谱段范围内连续成像。成像光谱仪能够获得地物在一定范围内连续的精细的光谱 曲线,它真实记录了入射光被物体所反射回来的能量百分比随波长的变化规律。这些光谱知识通 过不同的表现和组合方式可以转化为不同的特征,可以为目标探测和识别提供更广泛的特征分析 空间。
谢谢!
优势
光谱分辨率高 传统多光谱遥感图像光谱分辨率一般大于100nm,且仅有几个波段,而高光谱遥感光谱分辨
率达到纳米级,一般10-20nm。研究表明,地表物质在0.4-2.5um光谱区间内均有可以作为识别标 志的光谱吸收带,其带宽约20-40nm,成像光谱仪的高分辨率可以捕捉到这一信息。 图谱合一
高光谱成像仪的发展
随着成像光谱技术的研究与发展,机载系统已经 从研究走上了实用化和商业化的道路,星载系统也 已经成功应用于对地遥感观测研究。
Hyperion搭载于E0-1卫星成功发射,主要验证 了在轨高光谱技术,评估了星载高光谱成像仪的对 地观测感测能力,是第一台成功运行的星载高光谱 成像仪。
基于机载遥感影像处理的地表覆盖信息提取技术
基于机载遥感影像处理的地表覆盖信息提取技术摘要:土地覆盖是地球表面各种自然和人工结构的自然属性和特征的综合体。
它的分布和变化反映了人与自然的互动。
它是发展的重要基础,在自然资源管理、城乡土地规划等方面发挥着重要作用。
因此,提供质量可靠的土地覆盖数据至关重要。
土地覆盖数据通常遵循“所见即所得”的原则,基于遥感图像提取信息。
本文以生产地理信息资源建设、维护和更新土地覆盖数据为例,在分析土地覆盖数据分类体系和信息提取方法的基础上,探讨了信息提取过程中的一些技术问题,为生产土地覆盖数据提供依据请参考。
关键词:机载遥感;遥感影像处理;地表覆盖信息;信息提取引言地表覆盖主要有居民地、道路、耕地、林地、草地、荒地、水体等类型,不同地表类型的空间分布、时间分布呈不同的状态,各地物类的分布类型相互关联,复杂多样,如何准确获取地表覆盖类型信息对于自然资源监管起着至关重要的作用。
随着遥感技术的发展与应用,目前地表覆盖类型监测多为基于中高分辨率卫星影像进行遥感分类,该方法可较快地获取地表覆盖信息,并且通过大量的研究应用,遥感分类手段也有了更深层次的研究与提升。
曹丽琴等利用Landsat影像对武汉市进行基于多地表特征参数扩充的遥感影像分类,选择通用植被指数(VIUPD)、地表温度和纹理特征等作为扩充参数,无人机硬件及软件技术的快速发展,使其在遥感行业取得了广泛的应用。
如用无人机进行无人机倾斜摄影测量完成不动产信息确权工作、无人机热红外镜头在水污染遥感监测中的应用、低空无人机技术在矿区开采监测中的应用等。
1土地覆盖信息的提取方法土地覆盖数据生产的地理信息资源建设、维护和更新是以遥感影像为基础,参考地形图数据、湖泊湿地专项数据、生态地理区划等相关专项资料进行土地覆盖信息的提取和处理。
与地理国情监测项目中土地覆盖数据的更新不同,在地理信息资源的建设、维护和更新以及土地覆盖的制作中,不存在实地验证环节,可用的专门资料和地图也很少,内部工作完全基于遥感影像进行。
基于面向对象的国情普查地表覆盖提取方法
基于面向对象的国情普查地表覆盖提取方法任慧;谈亚光【摘要】以广东省佛山市国情普查为背景,阐述了地理国情的内容和意义,详细介绍了与国情监测有关的GIS理论、技术方法和流程,并针对现有不同种类的面向对象提取软件作了精度评价及总结。
【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】3页(P14-16)【关键词】遥感;eCognition;Feature Station;国情普查【作者】任慧;谈亚光【作者单位】广东省国土资源测绘院,广东广州510500;广东省国土资源测绘院,广东广州 510500【正文语种】中文【中图分类】P237.9城市地理国情动态监测管理是以3S一体化为基础,运用专业遥感技术,对地理对象和影像特征进行采样和分析,快速获取其空间特征,结合GIS分析,利用分析解译结果与城市各种行业的规划编制、规划审批成果之间的对比分析,掌握城市建设中与规划不符的情况,并通过核查上报、统计分析等手段,为城市规划管理、城市建设监察提供服务[1,2]。
本文运用面向对象的特征提取软件eCognition、Feature Station与人工目视解译相结合的手段,从理论和实践2个方面,研究利用人机交互式解译方法,对计算机自动解译进行了精度评价,并对自动解译所提高的工作效率进行了评估。
1 研究区概况及数据情况本文的研究区域为佛山市三水区。
佛山市三水区位于北纬22°58'~23°34',东经112°46'~113°02'。
地处佛山市西北部,全区总面积827.7 km2,总人口62.26万。
境内地形复杂,西北部多为低山丘陵;中部、东北部为台地平原,坡度平缓,多积水洼地;南部是台地围田。
西江、北江、绥江流经境内。
平原多是由西江、北江冲积而成,地势较低,一般海拔在1.5~3 m,全区最低海拔为-1~-1.7 m。
本次研究主要利用佛山国土局提供的卫星影像数据进行国情普查。
基于eCognition和Google earth影像的土地利用分类
209收稿日期:2018-07-09作者简介:王欢欢(1991—),女,湖北黄冈人,硕士,研究方向:水利信息化。
1 引言易康(eCognition)系列软件作为面向对象影像分析技术的专业软件,与传统的遥感软件ERDAS、ENVI、PCI等有明显的不同,虽然ERDAS和ENVI里也有相应的面向对象分类模块,但其对高分辨率影像的信息提取效果,及高分辨率影像涉及的各个行业的应用范围无法与易康软件相比。
易康软件的面向对象方法包括影像分割和分类提取两部分[1]。
“分割”是面向对象分类的基本前提,是指依据某种同质性或者异质性标准,将影像划分成很多小块对象的过程,常用的面向对象的分割方法有多尺度分割和光谱差异分割。
江华使用多尺度分割进行福州琅岐岛土地利用分类[1];陈韬亦等人结合使用多尺度分割与光谱差异分割进行光学遥感图像分类,以检测舰船目标[2]。
本文考虑的是多尺度分割与光谱差异分割在土地利用分类上的结合应用。
而“分类”是指依据小块对象的形状、颜色、纹理、空间关系、隶属关系等属性来识别所属类别的过程,常用的面向对象的分类方法有隶属度函数分类法和监督分类法。
分割是分类的基础,分割效果的好坏直接关系到分类的精度。
本文以重庆市九龙坡区部分城区为例,利用面向对象技术,对没有近红外的GE遥感影像进行土地利用分类研究,得到重庆九龙坡区某片城市地区的土地利用图。
2 研究区域与数据源选择重庆市九龙坡区部分城区,经纬度范围为106.53°~106.55°E和29.47°~29.49°N作为研究区。
通过91卫图软件下载,选取该研究区2014年的G E 影像作为实验数据,其影像大小是9472*7168像素,空间分辨率为1m,共有三个波段层:红、绿、蓝3个波段。
在本实验的研究区域内,地物种类多样,主要的地物类型包括水体、建筑物、道路、植被、裸地。
研究区域如图1所示。
3 研究方法3.1 技术路线根据eCognition软件进行容易获取的高分辨率影像分类的技术路线如下:输入待分类的影像,整个实验的第一步是分割,依次利用“多尺度分割法”、“光谱差异分割法”对影像进行最适合尺度的分割,将影像划分为多个对象,然后根据各地物的识别特征信息(光谱、几何、纹理、拓扑等)进行隶属度函数分类并结合最邻近分类的监督基于eCognition 和Google earth 影像的土地利用分类——以重庆市九龙坡区部分城区为例王欢欢(广东省水利水电科学研究院,广东省水动力学应用研究重点实验室,广东广州 510635)摘要:传统的土地利用分类和信息提取主要是基于中低分辨率遥感图像的,本文研究基于易于获得的高分辨率的Google earth(GE)影像,利用面向对象的易康(eCognition)软件进行土地利用分类。
地震勘探原理06第五章多次覆盖法ppt课件
多次波剩余时差概念示意图
27
28
29
30
共中心点不是共反射点
31
32
33
5.2 多次覆盖压制多次波的原理
1 多次波的剩余时差
共 反 射 点 时 距 曲 线 (Common
Reflect Point Time
Distanceቤተ መጻሕፍቲ ባይዱCurve):(双曲线
ti
t0 0
t1 t2 x1 x2
x xi
xxx12i Oi O2 O1 M O1 S2 Si
t0 t1 t2 ti
V
R 图6 . 1—4 5 共 反 射 点 时 距 曲 线
hyperbola) 由 于 各 接 收 点 炮
检距不同---即各道之间存在
着 正 常 时 差 (Exist in
Normal Moveout)。
4
多次覆盖(共反射点法/共深度点法)Common Reflection Point Techniques/ Common Depth Point Techniques
多次覆盖技术的提出主要是为了消除多次波。 野外采用多次覆盖的观测方法,在室内处理中采
用水平叠加技术,最终得到水平叠加剖面。
5
5.1 多次覆盖的一些基本概念
5.1.1 共中心点叠加和共反射点叠加 Common Midpoint Stack /Common Reflection Point Stack
多次覆盖方法是在地面布置一系列具有共同中心点的震 源与接收点,震源和接收点各在中心点一侧。各接收点 上的纪录道称为共中心点叠加道。
t0 - 共中心点上自激自收时间。 多次波的时距曲线方程 :
td
土地利用覆盖变化信息提取
土地利用/覆盖变化信息提取实验报告1. 实验目的利用TM/ETM3个时相卫星数据,应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类,在此基础上进一步分析其动态变化特征。
2. 实验内容金华市土地利用/覆被变化信息的提取。
采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息,它通过分析地物光谱特征和其他图像特征,充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度,比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。
和传统的监督分类法相比,它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。
(1)TM影像数据的预处理。
本文的遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强,并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。
(2)土地利用变化信息提取。
首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类,提取土地利用/覆被信息,并对二者的提取精度进行比较,选择精度最高者作为最终的提取方法,进而提取1988~2003年金华市土地利用/土地覆被信息。
(3)利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵,进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。
3. 实验方案4. 数据预处理4.1 数据源本文所采用的数据包括:两景金华市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像,一景半SPOT 全色影像;该地区1:50 000地形图;该地区81m*81m分辨率的数字高程模型(DEM);1:100万中国行政边界矢量图等。
具体的见表4-1和4-2所示。
表4-1 研究区遥感影像数据获取时间传感器类型数量(景)空间分辨率(m)2003年3月9日SPOT-5全色15 1/252003年3月26日LandsatETM+1-8波段115m(全色)30m(多光谱)1996年9月6日LandsatTM1-7波段1301988年12月5日LandsatTM1-7波段130表4-2 研究区其他资料及应用说明数据类型应用说明大比例尺地形图最新时相的1:50000地形图,用于进行卫星遥感资料的几何校正野外调查资料野外控制点的测量,土地利用/覆盖分类训练样本区的调查,建立判读标志,进行分类及信息提取精度检验等工作土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考4.2 图像预处理数据预处理部分主要包括:对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
光谱特征 几何特征
类相关特征
全局统计特征
纹理特征
特征
eCognition简要介绍
基于特征的分类
监督分类算法 (Bayes、KNN、SVM、Decision Tree)
基于eCognition的地表覆盖自动提取
目录
eCognition简要介绍 地理国情地表覆盖解译方案 解译操作流程介绍 操作演示
地理国情地表覆盖解译方案
地理国情信息普查是在基础地理信息数据的基础上,收集多方专业资 料,充分利用高分辨率的遥感影像,开展以下工作:
➢ 高分辨率影像处理 ➢ DEM数据精细化处理 ➢ 地理国情普查信息采集
• 地表覆盖分类 • 地理要素信息提取
图例
草地 耕地 林地 道路 裸地 水体 建筑物
地理国情地表覆盖解译方案
针对的是高分辨率影像
eCognition简要介绍
遥感图像中含有丰富的地物信息,如地物的 色调或色彩、形状、大小、阴影、纹理、图 案、位置和布局等众多遥感图像特征,将这 些特征用金字塔的形式表现出来。
...对象:
遥感图像中的特征
颜色 形状 大小 纹理 上下文 ……
eCognition简要介绍
色影像
多光谱影像
技术路线
基础地理信息数据
影像融合处理
基于最新遥感正射影像,首先利 用道路(缓冲区)和房屋数据参与易康 软件自动分割,再结合国情要素中的道 路(缓冲区)、水体和房屋区(群)参 与影像分类,经过人工判读和干预得到 地表覆盖(10大类)初步成果并赋地类 代码,外业调绘核查、内业数据整理, 质量检查得到地表覆盖数据。
区域地形地貌特点不同,造 成解译知识的无法重复利用 如西南地区局部地区地表破碎
地理国情地表覆盖解译方案
人工解译
耗时较长 地物边界由人确定, 容易综合,不精确
分类结果受作业人员自身 主观判断影响较大
自动解译
针对地理国情分类体系, 自动化难度大 针对工程化应用难度大
自动解译+人工解译
地理国情地表覆盖解译方案
图像分割算法有上千种,目前最常见的分割方法:阈值分割、区域增 长算法、纹理分割算法、基于知识的分割算法、分水岭算法、分形网 络演化法(FNEA,fractal net evolution approach) 、分水岭法;
eCognition简要介绍
棋盘分割:分割整景影像或者感兴趣的区域为较小的相同尺 度的方形。分割速度最快。
地理国情地表覆盖解译方案
融合影像
全色影像 Or
首次多尺度分割
多光谱影像
参与分割 矢量专题数据
封装好 的分类 规则1
专题数据参与分类 依据特征参数分类
道路面状数据
房屋面状数据
水体线、面状 数据
已满足要求的地类
检查及人工编辑
满足要求 是
合并地类
否 需要继续分类的地类
二次多尺度分割
基于SVM的分类
满足要求
eCognition
面向对象自动解译软件
基于ArcGIS、Erdas平台 应用:NGA、USDA
面向对象自动解译软件 独立软件 应用:医学、地理学领域
eCognition简要介绍
目前国内外主要自动解译软件介绍 FeatureStation
测绘科学研究院自主研发 独立软件 是针对地理国情普查研制的地表覆盖分类数据和地理国情要素数据生产系统
否
是 优化处理
检查及人工编辑
满足要求 否 是
人工解译不易提取的要素
内业分类与识别成果
基于eCognition交互式解译流程图
地理国情地表覆盖解译方案
由规则集控制
分割
分类
辅助理解
融合提取
输出
栅格 矢量 点云
报告
手 段:分割/分类、迭代 依 据:操作者自身的知识水平(规则库),是难点也是优点。
eCognition简要介绍
eCognition分割、分类技术方法
图像分割
图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程,小区域是 某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。
四川省测绘地理信息局
基于eCognition的地表覆盖 自动解译方法与操作流程
四川省第一次全国地理国情普查领导小组办公室 2013年12月
基于eCognition的地表覆盖自动提取
目录
eCognition简要介绍 地理国情地表覆盖解译方案 解译操作流程介绍 操作演示
eCognition简要介绍
目前国内外主要自动解译软件介绍 Feature Analyst
eCognition简要介绍
采用不同的尺度,进行多次分割,形成网络层次结构,每一个分割 都利用低一层的影像对象作为原料,这些原料随之在新分割中进行 合并。
a 对象等级结构
b 对象层次
eCognition简要介绍
关键 多尺度分割参数设置
空间异质度
eCognition简要介绍
分类
分类是把具有相近关系的影像对象归为一类的过程,而一 个类所描述的是在层次结构中具有相同语义的影像对象, 所有类都是来自隶属层次结构层中的影像对象,它们所构 成的关系结构就称为类层次结构。
eCognition简要介绍
四叉树分割:和棋盘分割比较像似,但创建的正方形大小是在不同的尺寸。 同质的区域生成典型的较大的正方形,而异质的区域则生成较小的正方形,
四叉树分割占用较少的系统资源。
eCognition简要介绍
多尺度分割:对影像对象本身的同质异质度标准进行测量,同时考虑 原始对象和将进行合并对象的颜色和形状属性,连续的合并像素或者 已有的影像对象。
易康软件自动分割
利用多光谱和国情 要素矢量数据
软件处理导出
人工判读解译
制作野外核查调绘工作底图或电子底 图
外业调绘核查
内业数据整理
质量检查
地表覆盖成果
地理国情地表覆盖解译方案
基于eCognition内业分类与识别方法介绍
面向对象自动解译
以基础地理信息数据为参考,在对影像进行多尺度分割基础上进行 面向对象分类;充分利用DEM等辅助数据参与分类,提高自动分类 的准确度。 利用规则集把易分的先分出来,然后利用基于样本的临近分类法对 分类效果不好的地类进行再次分类,将其作为规则集分类的一个有 效的补充。
eCognition简要介绍
eCognition关键技术一:数据合成
eCognition简要介绍
eCognition关键技术二:面向对象的影像分析技术 采用人的感知方式 从不同尺度分析
面向对象分析技术
eCognition简要介绍
eCognition关键技术三:动态影像分析
输入
栅格
矢量
高程 信息