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eCognition關于深度學習樣本實際場景應用系列 ——城市綠地的樣本自動化應用分類及精度分析 - 公司新聞 - 新聞動態 - 北京圖源科技有限公司

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    eCognition關于深度學習樣本實際場景應用系列 ——城市綠地的樣本自動化應用分類及精度分析
    發布時間:2022-04-18 15:04:58| 瀏覽次數:

         隨著人們生活水平的不斷提高,完善城市綠地系統,合理布局綠化用地,滿足城市健康、安全、宜居等相關事宜變得更加重中之重。加強對重大綠化項目設計、施工管理,科學論證和實施,保障項目質量,努力建設人與自然和諧共生的宜居環境是我們長期目標。那首要的就是要了解當地植被的分布情況。

    eCognition v10.2針對以上情況,運用自動化創建植被類型樣本的方式,進行了相關的城市植被分類測試與精度評價。


    關于數據

    影像數據分辨率以及測試區面積等信息如下:


    1 影像數據相關信息


    實施方案

    基于實際數據,主要制定的技術處理思路:

    2 樣本創建以及應用技術流程


    實施過程

    (一)創建樣本

    1.基于模板匹配工具快速創建樣本點。下圖中綠色的點為植被。


    3 植被樣本點(綠色點數據)


    2.通過基于創建緩沖區算法、基于矢量分割算法、基于矢量分類算法和生成樣本算法,生成植被的樣本如下所示:


    4 植被類型自動化創建樣本


    (二)深度學習應用

    1.通過創建模型、訓練模型、保存模型、應用模型四部算法運行后,得出一個關于植被類型樣本的熱度圖結果。如下:


    5 植被類型深度學習應用熱度圖


    2.基于以上的熱度圖分類結果,可利用OBIA面向對象技術進行更高質量的植被樣本分類。主要用到的特征有:明亮度特征、面積特征、紅光波段特征與紅光比率、長寬比特征、類的外邊框特征等,綜合使用得出以下分類結果:

    eCognition軟件Developer模塊主開發平臺界面中植被分類結果


    6 eCognition軟件植被分類結果


    優化植被導出后在ARCGIS界面中植被的展示效果


    7 ARCGIS界面植被分類效果


    (三)精度評價

        關于城市植被類型分類精度評價的結果主要分析如下:在eCognition軟件中,植被類型的總提取面積為18.12km2,其中分類正確的植被綠地面積為17.9km2,所以植被類型的樣本應用分類精度為98%。

        通過城市植被類型圖斑面積的整體統計結果可知:該城市區域植被的面積大小集中在21 km2,這對于研究該城市區域的具體植被細類分析具有一定的參考意義。


    8 植被頻數





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