基于决策树分类的大屯矿区地物信息提取及矿区污染分析

本文在对国内外遥感图像分类方法充分研究分析的基础上,选择决策树分类法对大屯矿区的Landsat 8遥感图像进行分类研究。选取样本提取并分析研究区典型地类光谱特征曲线,依据光谱曲线特征和归一化植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复试验和修正,筛选出适宜大屯矿区地物分类的决策树最优阈值,对研究区进行分类和精度评价,最后通过分类结果对研究区的水体污染状况进行简要分析。     

三凯高速路域ZY-3影像分类方法对比研究

以贵州省三凯高速路段资源三号遥感影像为例,对比分析支持向量机监督分类、ISODATA非监督分类以及SVM面向对象分类方法的成果与精度,研究这三种分类方法在资源三号影像分类上的适用性。研究结果表明,监督分类与面向对象分类效果良好,其总体分类精度、Kappa系数等指标,都要明显优于非监督分类。对于不同地物分布以及光谱信息的资源三号影像,监督分类与面向对象分类各有优势,可以视情况选择。     

基于线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的土地覆被分类——以红寺堡灌区为例

采用线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的方法,对宁夏红寺堡灌区开发前1989年的土地覆被状况进行分类。分类时,以基准端元为分类特征,分类函数稳定,分类结果易于解释。研究结果表明,基于混合像元分解丰度图的最大似然分类总体精度为77.53%,比应用原始影像直接进行最大似然分类的总体精度提高了9.8%。同时,为提高分类精度,本研究对分类结果进行了分类后处理以满足实际需求。     

基于ENVI的遥感图像决策树分类

传统遥感图像分类方法一般是基于概率统计,然而人们一直致力于提高分类精度的研究。本文利用ENVI5.0对研究区分别进行了最大似然法、ISODATA法、决策树三种遥感图像分类;首先对三种分类方法进行简单阐述,然后图像预处理,选取训练样本,最后进行分类。通过数据比较和图表分析,可以看出这三种分类方法中,决策树分类精度最高,最大似然分类次之,ISODATA分类精度最低。决策树分类法可以有效地提高图像分类的精度。     

顾及空间上下文关系的JointBoost点云分类及特征降维

随着激光雷达技术的发展及广泛应用,点云数据的分类及理解成为了目前一个研究热点。本文研究了较复杂的电力线路走廊场景的点云自动分类方法,目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等。本文首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征,并利用JointBoost实现地物分类;同时,考虑到点云数据量大,其分类速度较慢,本文结合地物空间上的相互关联关系,提出了一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下,使分类所需特征维数降低,缩短了分类所需时间。实际的电力线路走廊的激光扫描点云数据分类实验证明本文研究的分类方法的有效性。     

光谱角法在ASTER影像土地利用分类中的应用

为了验证光谱角法(SAM)对ASTER影像分类效果,本文对SAM分类的原理进行了阐述和分析,采用了SAM方法以ASTER遥感影像数据为数据源对泸沽湖地区的土地利用进行分类研究,并对分类精度进行了分析。研究结果表明SAM方法用于ASTER数据是一种有效的分类方法,对提高ASTER影像分类精度具有重要的意义。     

基于改进Deeplab-v3+的土地覆盖分类

土地覆盖分类是全球变化研究的核心,精准分类是开展土地覆盖分类变化研究的基础。基于此,本文以Deeplab-v3+模型为基础,在编码阶段改进ASPP模型,并采用Xception-ResNet结合的网络结构,解码阶段引入跃层特征融合优化模块,得到改进后的Deeplab-v3+模型,对研究区进行土地覆盖分类提取。结果表明：改进后的模型分类精度为82.93%,训练速度为7 h 22 min,相比原始模型分别提高了4%,模型训练速度提升了25%。综上可知,改进后的Deeplab-v3+模型可以实现快速且高精度的土地覆盖分类,可为土地覆盖分类研究提供技术支持。     

基于遥感数据的土地资源分类方法比较研究

以安徽省安庆市怀宁县为研究对象,通过对该地区的遥感数据处理,采用K-Means、最大似然、最小距离、基于专家知识的决策树4种分类方法进行土地资源分类,对分类结果图进行比较,然后进行分类后处理和精度评价,对分类精度进行比较,比较各方法的准确性和适用性.研究结果表明,针对该研究区,决策树分类结果精度更高.     

JPEG 2000压缩对遥感影像监督分类精度的影响

遥感图像压缩会影响分类精度,是值得研究的问题。以高分辨率遥感影像(Quick Bird)的监督分类精度评定为尺度,采用ER Mapper软件的JPEG 2000图像压缩模块对图像进行压缩,再在eCognition软件中对这9种压缩比图像进行面向对象的监督分类,生成分类精度报告。通过分析分类精度的变化,研究了JPEG 2000压缩对遥感影像分类的影响程度及其在遥感影像压缩方面的应用潜力。     

基于形式概念分析的遥感影像分类

针对目前遥感影像分类方法中存在分类知识难以获取的不足,尝试引入形式概念分析的数据挖掘理论,并基于族集最小覆盖理论实现概念内涵的缩减,从而保证分类规则的简洁与无冗余性。研究选取湖北省房县作为试验区,实现了该理论在研究区中土地利用类型分类规则的挖掘应用。基于挖掘出的分类规则构建了启发式分类器,实验结果表明形式概念分析理论挖掘出的分类规则可信度较高,基于挖掘出的分类规则构建的分类器相对于监督分类方法、决策树C4.5算法在分类精度上有一定优势,从而证明了它对遥感影像分类提供一种的新方法。     

事件框架的应急地理信息抽取

针对现有的通用信息抽取技术无法实现结构化的应急信息抽取和完整的地名地址识别的问题,该文提出了面向众源数据的地理信息抽取技术,采用了基于事件框架的应急信息抽取方法,利用层次模型与N-最短路径算法,解决了完整的地名地址的识别与提取的问题,较好地实现了应急地理信息的自动化抽取。通过实验的进一步分析,此方法取得了最优化的应急地理信息抽取结果。实验表明,基于事件框架的应急地理信息抽取技术不仅可以快速有效地抽取应急地理信息,还能够识别完整的地名地址。     

水体的遥感信息自动提取方法

本文在对各种遥感信息提取方法进行深入分析的基础上,提出了一种水体的遥感信息自动提取方法。该方法从遥感信息机理的角度出发,构造地物信息提取模型,并利用面向对象的设计方法建立了该模型,从而实现广义上的基于知识的专题信息提取。以ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ图像为例进行水体的自动提取,通过对自然水体和新积水区的应用研究,取得了较好的效果。可进一步应用于洪水灾害的监测。     

基于形状与纹理特征的高分辨率SAR影像桥梁目标自动提取方法

基于高分辨率SAR影像中桥梁目标特征的分析,提出了一种桥梁目标自动提取方法。首先使用多影像时序平均法对SAR影像进行预处理,去除SAR影像噪声;再使用阈值法对水体分割;最后采用形状特征与纹理特征相结合的方法提取桥梁目标。本方法在提取效果上明显优于传统桥梁目标提取方法,其提取准确率可达87.5%。证明本文方法在面向高分辨率雷达影像的桥梁目标自动提取应用上的可靠性和可行性。     

基于高分辨率卫星影像的城市用地信息提取研究

以高分辨率卫星影像QuickBird为数据源,采用面向对象的信息提取技术,对惠州市的城市用地信息提取进行了研究.研究结果表明:对高分辨率影像而言,面向对象的信息提取技术有更广阔的发展空间.利用该技术进行城市用地信息提取是可行的,而且精度高、速度快.     

基于SPOT5遥感影像的浅层滑坡体自动提取方法

本文在前人研究的基础上,对浅层滑坡体的提取方法进行了改进。首先利用改进的MSAVI算法提取SPOT5影像中的裸地信息,进而对提取的结果进行去阴影、坡度筛选、形态学滤波、栅-矢转换、面积和顺坡性筛选,并基于改进的多峰直方图阈值自动选取算法实现了滑坡体信息的自动提取。经过实验比较表明,改进的方法既有效地去除非滑坡体等干扰信息,又真正实现了滑坡体信息的自动提取,从而极大地提高了已发生滑坡体的识别、提取效率和精度。     

基于边缘检测的编组法直线提取

对直线相位编组法进行改进，提出了一种在边缘检测基础上进行相位编组提取直线的方法。该方法充分利用了图像的梯度和幅值信息，能够比较准确地提出物体的边缘直线，克服了相位编组法中边缘灰度幅值信息利用不够、容易生成多边缘、不利于突出物体主边缘直线的缺点。在大比例尺域市房屋的提取中能发挥比较好的辅助作用。     

空-谱角匹配与多指数法相结合的OLI遥感影像水体提取

针对复杂环境条件下水体遥感提取结果不连续且易与植被、建筑物、阴影相混淆的难题，基于Landsat 8 OLI影像，以石家庄市平山县岗南水库和宿迁市骆马湖附近河流为研究区，提出了一种空-谱角匹配与多指数法相结合的水体信息提取方法；并与单波段阈值法、归一化差分水体指数法（NDWI）、光谱角匹配法（SAM）、自动水体提取指数法（AWEI）和一类支持向量机法（OC-SVM）的水体提取结果进行对比分析和精度评定。试验结果表明，本文提出的方法兼顾了多特征之间的互补性优势，引入的空间信息有效地抑制了噪声的干扰，且以像素为基元的提取策略较好地保持了水体的边缘信息，避免了出现平滑掉细节信息的情况；与传统方法相比，本文方法受植被、建筑和阴影的干扰最小，对细小水体也具备较好的识别能力。     

无级比例尺信息提取技术在北京城镇道路中的应用研究

文中所叙述的无级比例尺信息提取技术,是基于GIS空间处理技术、空间分析模型、空间查询方法并结合AHP层次分析数学方法,进行模型研究并最终在集成开发环境下模拟并实现了信息提取的过程。本模型的研究是以北京市城区道路为基础研究数据,在DOTNET语言环境下结合ArcEngine9.0组件技术建立信息提取模型,在实验中反复修改模型参数,在保持北京市城镇道路整体轮廓的同时,最终形成了城镇道路的无级比例尺信息提取模型。     

天宫一号高光谱数据相关检测法蚀变信息提取

天宫一号高光谱成像仪是目前中国空间分辨率和光谱综合指标最高的星载光谱成像仪.针对天宫一号高光谱数据,提出了一种基于波段相关检测的蚀变信息提取方法.该方法在对天宫一号高光谱数据进行波段相关检测提取蚀变异常特征波段的基础上,结合异常探测、端元提取和光谱匹配等方法的各自优势进行天高一号高光谱数据的蚀变信息提取.利用该法成功提取了天宫一号高光谱数据中的Al-OH矿物蚀变异常及4种蚀变矿物,结果表明该方法可以有效提取天宫一号高光谱数据中的蚀变信息,有助于天宫一号高光谱数据在地质矿产资源调查中发挥巨大的应用潜力.     

淡水湖泊湿地水体信息提取方法

及时、准确地获得水体信息是对水资源保护、利用和可持续发展的有利支持。以洪泽湖为研究区,通过实验比较了阈值法、TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法、比值法和新型水体指数法提取水体结果的优缺点。研究表明,基于谱间关系构建的新型水体指数法能有效地提取各种类型的水体,且具有很强的普适性。新型水体指数法有效地提高了水体信息提取精度,提取精度高达92.5%。