Please wait a minute...
img

官方微信

遥感技术与应用  2004, Vol. 19 Issue (1): 20-23    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2004.1.20
技术方法     
面向对象的地物分类法分析与评
杜凤兰,田庆久,夏学齐,惠凤鸣
(南京大学国际地球系统科学研究所,江苏南京 210093)
Object-oriented Image Classification Analysis and Evaluation
DU Feng-lan, TIAN Qing-jiu, XIA Xue-qi, HUI Feng-ming
(International Institute For Earth System Science,Nanjing University,Nanjing210093,China)
 全文: PDF 
摘要:

摘要:结合南京市区IKONOS高分辨率遥感数据,研究利用面向对象分类法实现地物精确分类的方法和技巧,评估分类结果的精度,探讨面向对象分类法在地物分类应用中的潜力和限制,为高分辨率遥感在地物分类中的有效应用提供新的技术途径。

关键词: 高分辨率遥感面向对象分类IKONOSeCognition    
Abstract:

High-resolution remote sensing data have a lot of characteristics compared to the other remotesensing data. Object-oriented image classification can make the most of their advantages. Using thismethod, we classify IKONOS image data of Nanjing to realize accurate classification, evaluate theprecision of the classification results, and discuss the potential and restriction of this method in imageclassification so that providing new methods in the high-resolution remote sensing data classification.

Key words: High-resolution remote sensing    Object-oriented    Classification    IKONOS    e-Cognition
收稿日期: 2003-08-09 出版日期: 2011-12-26
:  TP 75  
作者简介: 杜凤兰(1980-),女,硕士生,主要从事高光谱和高空间分辨率遥感研究。
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章  

引用本文:

杜凤兰,田庆久,夏学齐,惠凤鸣. 面向对象的地物分类法分析与评[J]. 遥感技术与应用, 2004, 19(1): 20-23.

DU Feng-lan, TIAN Qing-jiu, XIA Xue-qi, HUI Feng-ming. Object-oriented Image Classification Analysis and Evaluation. Remote Sensing Technology and Application, 2004, 19(1): 20-23.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2004.1.20        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2004/V19/I1/20

〔1〕 文沃根.高分辨率IKONOS卫星影像及其产品的特性〔J〕.遥感信息,2001,1:37~38.〔2〕 章孝灿,黄智才,赵元洪.遥感数字图像处理〔M〕.浙江:浙江大学出版社,1997.〔3〕 Baatz M, Schape A. Object-Oriented and Multi-Scale ImageAnalysis in Semantic Networks〔A〕. In: Proc. of the 2ndInternational Symposium on Operationalization of RemoteSensing〔C〕. August 16~20 th 1999. Enschede. ITC.〔4〕 焦子锑,李小文,王锦地,等.一种基于分类的融合算法〔J〕.中国图象图形学报,2002,7(8):771~776.〔5〕 eCognition 3 Made in Germany〔Z〕.〔6〕 Gorte B. Probabilistic Segmentation of Remotely Sensed Images〔A〕. In: ITC Publication Series〔C〕.1998.〔7〕 Laine A, Fan J. Frame Representations for Texture Segmentation〔J〕. IEEE Transactions on Image Processing,1996,5(5):771~779.〔8〕 Pierce E, Ulaby F T, Sarabandi K,et al. Knowledge-BasedClassification of Polarimetric SAR Images〔J〕. IEEETransactions on Geosciences and Remote Sensing, 1994,32(5): 1081~1086.〔9〕 Hans Bandemer, WithSiegfried Gottwald. Fuzzy Sets, FuzzyLogic, Fuzzy Methods with Applications〔M〕. New York:Wiley Press New York, 1995.〔10〕 赵振宇,徐用懋.模糊理论和神经网络的基础与应用〔M〕.北京:清华大学出版社,1996.〔11〕 HelneCaillol. Fuzzy Random Field Sand Unsupervised ImageSegmentation〔J〕. IEEE Transactions on Geosciences andRemote Sensing, 1993,31(4): 801~810.〔12〕 Congalton R G. A Review of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data〔J〕. Rem. Sens. Environ. 1991,37:35~46.〔13〕 Rosen field G H, Fitzpatrick-Lines K. A Coefficient of Agreement as a Measure of Thematic Classification Accuracy〔J〕.Phonogram. Eng. Remote Sensing, 1986,52:223~227.

[1] 王常颖,田德政,韩园峰,隋毅,初佳兰. 基于属性差决策树的全极化SAR影像海冰分类[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 975-982.
[2] 陈伟民,张凌,宋冬梅,王斌,丁亚雄,许明明,崔建勇. 基于AdaBoost改进随机森林的高光谱图像地物分类方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 612-620.
[3] 苏阳,祁元,王建华,徐菲楠,张金龙. 基于航空高光谱影像的额济纳绿洲土地覆被提取[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 202-211.
[4] 闫鹏飞,明冬萍. 尺度自适应的高分辨率遥感影像分水岭分割方法[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 321-330.
[5] 李想,刘凯,朱远辉,蒙琳,于晨曦,曹晶晶. 基于资源三号影像的红树林物种分类研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 360-369.
[6] 江东,陈帅,丁方宇,付晶莹,郝蒙蒙. 基于面向对象的遥感影像分类研究——以河北省柏乡县为例[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 143-150.
[7] 田峰,陈冬花,黄新利,李虎,姚国慧. 基于形态学阴影指数的高分二号影像建筑物高度估计#br#[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 844-850.
[8] 林齐根,邹振华,祝瑛琦,王瑛. 基于光谱、空间和形态特征的面向对象滑坡识别[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 931-937.
[9] 秦俊,冷寒冰,赵广琦,景军,周坚华. 物候和波谱—位置分析在城镇绿化植物群分类中的应用[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 948-957.
[10] 姬忠林,张月平,李乔玄,刘绍贵,李淑娟,任红艳. 基于GF-1影像的冬小麦和油菜种植信息提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 760-765.
[11] 王苏芸,孙中昶,郭华东,申维. 基于面向对象的东营市城乡建设用地信息提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 780-786.
[12] 施佩荣,陈永富,刘华,吴云华,魏新,钟泽兵. 基于改进的面向对象遥感影像分类方法研究—以西藏米林县典型林区为例[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 466-474.
[13] 姜萍,刘修国,陈启浩,邵芳芳. 利用多尺度SVM-CRF模型的极化SAR图像建筑物提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 475-482.
[14] 付伟,徐涵秋,王美雅,王帅,胡秀娟,张博博,林中立. 南方红壤典型水土流失区植被分类及植被类型变化的遥感评估—以福建省长汀县河田地区为例[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 546-555.
[15] 朱钟正,陈玉福,朱文泉,郑周涛. 适用于多目标遥感自动解译的最佳专题指数筛选[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 564-574.