引入纹理特征的多光谱遥感影像 海面油膜信息提取

针对单纯依靠光谱特征油膜提取精度低、雷达影像油膜提取易受海况条件及假目标影响的问题,提出了一种结合光 谱特征与纹理特征的多光谱遥感影像油膜信息提取方法。以2011 年6 月蓬莱19-3 油田溢油事故为研究对象,选用HJ-1 星 CCD 遥感数据,利用灰度共生矩阵获取影像纹理特征,采用SVM 模型对结合纹理特征与光谱特征的影像进行分类,提取出 研究区油膜信息,并将分类提取结果与仅依靠光谱特征的SVM 模型分类结果进行了比较。结果表明：引入纹理特征的SVM 模型分类总精度达到90.29 %,比仅依靠光谱特征的分类精度提高了12.41 %;纹理特征的参与降低了原影像噪声对分类结果 的影响,油膜边缘提取更加清晰,油膜中心呈连续面状分布,引入纹理特征的SVM 模型可有效地用于多光谱遥感影像海面 油膜信息提取。     

联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例

本文基于CHRIS高光谱遥感影像，发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息，采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类，并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明：1）基于测试样本数据，联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息，采用DCNN模型方法展现了高的分类精度，精度高达99%；2）利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%，相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%；3）基于验证图像，发展的DCNN分类方法精度优于其他算法，DCNN方法总体分类精度为84.64%，Kappa系数为0.80；4）相比于浅层分类方法，本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡，保持了主要地物类型的分类精度几乎不变，同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型，潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。     

一种联合光谱和纹理特征的滩涂提取技术

提出一种联合光谱和纹理特征的支持向量机分类算法,先通过计算灰度共生矩阵得到纹理影像,然后将纹理波段与光谱波段进行叠加形成一幅多波段影像,再使用支持向量机分类算法对该影像进行分类,从而得到最终的滩涂提取结果。实验结果表明,该方法对于滩涂及周边地物具有较好的分类效果。     

SVM和ANN在多光谱遥感影像分类中的比较研究

首先利用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)对Landsat 8 OLI多光谱影像进行基于光谱信息的土地利用监督分类;然后,对多波段进行主成分变换,提取第一主成分的主要纹理信息,与光谱信息一起进行融合光谱和纹理信息的SVM和ANN影像监督分类。对比分析发现:对中原地区,SVM是Landsat 8多光谱遥感影像分类的较优方法,尤其适用于农业用地信息提取;光谱分类即可达到较高精度,纹理信息对提高分类精度的作用十分有限。     

基于最优特征集的HY-1C卫星海岸带成像仪影像海冰分类方法研究

基于海洋一号C（HY-1C）卫星海岸带成像仪（CZI）遥感影像,提出了一种基于最优特征集的支持向量机海冰分类方法。分别提取CZI影像的光谱特征和纹理特征,采用基于距离可分性的判据进行特征选择,得到最优特征集,以最优特征集作为支持向量机分类器输入,分别对3期辽东湾海域CZI影像开展海冰分类实验和结果分析。结果表明:本文方法得到的海冰分类结果精度优于仅利用光谱特征或纹理特征的海冰分类精度;基于本文方法的3期影像的海冰分类精度均较高,2020年12月19日、2021年1月10日与2021年1月16日的海冰分类总体精度分别为93.67%、91.75%、84.89%,均在80%以上;利用海冰分类结果图估算海冰面积,发现3期辽东湾海冰面积依次增大,最大约为11 998.98 km2。     

基于多尺度纹理和光谱信息的海岛土地利用遥感分类方法研究

本文基于灰度共生矩阵提取多尺度纹理指数影像,将纹理指数影像作为逻辑波段与原始影像波段组合,进行最大似然监督分类的实验,以改善单纯基于像元光谱影像分类技术的不足。利用SPOT-5卫星遥感影像对西门岛土地利用分类的实例进行分析。结果表明,由SPOT-5遥感影像第一波段和第二波段计算所得的相关性和同质性纹理指数影像以及由第三波段计算所得的均值纹理和第四波段计算的同质性纹理指数影像,对海岛土地利用分类精度的提高均有较为显著的效果,其中加入多尺度纹理信息后西门岛土地利用遥感影像分类的总体精度由75.41%提高到89.41%。     

基于决策树理论的高光谱影像目标提取技术研究

利用决策树分级匹配分类的思想，完成高光谱遥感影像分类过程中的光谱特征优化、特征参量构造和相应的匹配策略选择。该方法结合专家知识和光谱特征分析结果，能够充分利用高光谱遥感数据中丰富且细致的光谱信息，灵活采用合适的匹配参量和匹配方法。试验结果表明，该方法能够显著提高高光谱遥感影像目标提取的精度。     

多时相特征组合优选的胶州湾湿地分类

基于光谱特征准确提取湿地信息并研究其动态变化,对于湿地环境监测和保护具有重要价值。本研究以山东省胶州湾湿地为研究区,构建面向对象的分类方法并集合多时相Landsat8 OLI遥感影像的多种特征变量:光谱特征,穗帽变换(K-T)特征,纹理特征,植被指数,水体指数等来提取湿地信息以提高中等分辨率影像的分类精度。结果表明,在光谱波段组合中,近红外波段和红光波段是湿地分类的最有效波段,穗帽变换产生的特征分量对湿地分类也较为有效,光谱指数中的Normalized Difference Water Index(NDWI)和纹理特征中的方差(Var)和对比度(Con)特征变量则并不适用于湿地分类,且特征变量的个数在到达24时会使可分离性下降。计算方差变化率(ROC)并结合目视解译确定最佳分割尺度,将面向对象的方法(Object-Based Image Analysis, OBIA)与Random Forest(RF)算法结合,其总体分类精度达到91.21%(Kappa系数=0.9011),较基于像素的分类方法总体精度增加5.18%,Kappa系数增加了0.0583。表明优选特征组合的面向对象的随机森林算法可有效提高湿地分类精度,为湿地信息提取提供一种新方法。     

基于BP神经网络的多特征融合变化检测方法

当前,随着遥感影像空间分辨率的提高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,引入BP神经网络,提出了一种多特征融合的遥感影像变化检测方法。在提取影像光谱特征、纹理特征和空间特征的基础上,构建了用于进行二类分类的BP神经网络模型,并在一定数量的样本支持下,有效完成了变化信息的提取。实验表明,文中方法相比于传统的影像代数法和仅使用对象光谱特征的方法,在保持较高正确率的情况下,有效降低了漏检率和虚警率。     

基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用

本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。     

一种融合纹理特征与NDVI的随机森林海冰精细分类方法

海冰的精准分类对于掌握海冰生长发育状况,保障航海安全等具有重要意义。由于受数据源和分类方法等影响,使得海冰分类精度提高受限。本文面向高空间分辨率的光学遥感影像,提出了一种融合纹理特征和归一化差分植被指数（NDVI）的海冰精准分类方法,运用随机森林分类器构建海冰分类方法。以青岛胶州湾为实验区,高分二号（GF-2）为实验数据,进行了海冰类型提取,并与其他分类方法进行对比。结果显示:针对GF-2高分辨率光学遥感数据,融合纹理特征和NDVI的随机森林方法,相比于传统的随机森林、支持向量机、自动决策树和融合纹理特征的最大似然分类方法,总体分类精度分别提高13.70%、11.60%、19.22%、29.37%。Kappa系数分别提高0.16、0.13、0.22、0.44。相比于融合纹理特征和归一化水指数（NDWI）的随机森林方法,总体分类精度提高了9.67%,Kappa系数提高了0.09。这表明本文构建的海冰分类方法可有效提高海冰分类精度,为海冰的精确分类提供了一种有效的技术手段。     

结合纹理特征的SVM海冰分类方法研究

海冰分类是遥感监测领域中的重要应用之一，海冰分类的准确性对于评估海冰冰情、保证航海安全和开辟北极航道具有重要的意义。针对海冰分类问题，本文选用Sentinel-1遥感数据，结合纹理特征分析，提出了一种改进的SAR海冰分类方法。该方法选用灰度共生矩阵提取特征值，通过实验得到适宜用于海冰分类的多特征组合，在此基础上利用支持向量机开展SAR海冰类型的分类研究。实验结果表明，该方法可以实现对海冰SAR图像中一年冰、多年冰和海水3种类型识别，与传统的海冰分类方法神经网络和最大似然法相比较，使用SVM分类方法，结合纹理特征开展海冰类型监测是可行的，同时也表明多特征组合有利于提高SAR图像的分类精度，从而验证了本方法的有效性，为海冰分类提供了一种新思路。     

Object-Oriented Island Land Cover Change Detection by Iteratively Reweighted Multivariate Statistical Analysis

ABSTRACT

In studies of changes in island geographic information, a key topic is island land cover change detection using multitemporal remote sensing images; such information can provide good reference for island exploitation, marine resource conservation, marine economic development, and national defense building. This study proposes a fast and easy-to-implement algorithm of object-oriented change detection based on iteratively reweighted multivariate statistical analysis with high-resolution remote sensing images and vector data, improving effects of normal multivariate alternative detection by combining object-oriented technology with probability density function of chi-square distribution. This method builds vectors in feature space with spectral, texture, and spatial structure information of objects segmented based on boundaries and categories of features in vector data. By feature optimization and iterative extension to multivariate statistical analysis for change detection, change regions can be extracted. Experiments on Zhaoshu Island area show that the proposed method is highly effective and accurate in detection of change regions.     

海岸带高光谱影像分类技术研究

以海岸带地物分类研究为重要对象,针对传统海岸带区域地物及海水等目标分类技术的局限性,通过分析海岸带地物的光谱特征以及在高光谱数据中的表征,研究高光谱成像技术在海岸带遥感应用中的有效性。实验结果表明相对传统的遥感影像分类技术,高光谱海岸带分类显得更为精细,也展示了高光谱技术在海洋遥感中的巨大应用前景?     

基于合成孔径雷达影像的海洋溢油纹理特征参数分析

溢油已是当前海洋生态环境破坏的主要因素之一,因此对海洋溢油的检测分析是当前海洋环境保护的一个重要课题。传统的溢油提取仅仅是单独依靠光学影像的光谱信息或者合成孔径雷达(SAR)影像的后向散射系数信息进行提取,这会造成很多同谱异物或者粗糙度相近似的地物错分,因此除了利用传统的影像信息以外,还需结合影像的纹理信息,从而提高溢油提取的精度,减少错分地物的数量。选用2006年渤海地区的三景同轨SAR影像作为数据基础,应用基于灰度共生矩阵的方法对其进行纹理分析。该方法可以很好地对图像区域和表面进行感知并能够从像元的灰度相关性上对纹理特征进行详细描述,因此适合于SAR影像的海洋溢油检测。在纹理分析的过程中有很多的参数需要选择,参数选择的好坏将直接影响最终提取结果的精度。通过对纹理分析过程中的参数进行讨论、实验、选择与验证,最终确定了基于灰度共生矩阵纹理分析中各参数的值,并选择了局部平稳、非相似性、对比度、变化量4个特征量作为溢油提取的纹理特征统计量。将纹理特征与SAR自身的后向散射系数相结合,通过神经网络分类法对其进行分类,并计算出分类精度为80.65%,分类效果良好。由此说明了将影像的传统信息与纹理信息相结合进行溢油提取是一种可行而有效的方法,同时也为后续的海洋溢油检测工作奠定了一定的基础。     

基于灰度共生矩阵的遥感图像纹理库设计

随着很多高分辨率卫星陆续发射和应用,遥感影像中纹理信息也越来越丰富,图像纹理数据的分析纹理显得十分重要。通过对图像进行纹理分析,并建立纹理数据库,能够进一步提高纹理信息在遥感影像质量分析、影像分类、计算机自动识别等方面的精度和效率。研究了如何对图像的纹理进行有效的提取和统计,通过基于灰度共生矩阵的实验进行纹理分析,得到一系列相关数据,为纹理库的设计提出了相应的思路。