一种遥感影像分类精度检验的新方法

遥感影像中属于某类别的特征向量服从正态分布，基于此理论，根据统计学原理，提出一种新的基于类别分布的分类精度检验方法，该方法与常规基于混淆矩阵的分类精度检验方法完全不同，不需检验数据，仅需要一定的样本数据来估计总体的分布，可直接利用监督分类的训练区进行，因此对监督分类而言工作量极小。该方法能够进行的关键是类别总体的分布能通过某一分布的假设检验，在这种情况下可方便地计算出该类别的生产者精度，同时根据类别均值向量对应的像元数目和均值向量在类别总体中出现的概率计算出类别总体的数目后，可计算出各类别的用户精度，然后根据各类别的用户精度和分类后各类别分布面积比例计算出分类总精度。最后以郑州市高密度建设用地分类的生产者精度数据的获取为例进行了实证研究。研究表明：对于总体分布与正态分布最接近的两个波段的分类结果，本方法的计算结果与常规方法的计算结果在统计意义上可以认为一致。     

融合时间特征的遥感影像分类

为了克服基于光谱纹理特征的影像分类法的不足,提出一种融合时间特征的遥感影像分类方法。以历史时期土地利用矢量图为辅助数据,对新时期遥感影像进行带约束的影像分割以获取像斑;采用迭代统计的方法计算新时期遥感影像的地物类别转移概率;利用地物类别转移概率表达时间特征,将其融入到像斑的后验概率中,构建顾及时间特征的像斑联合概率;依据后验概率最大原则获取影像分类结果。采用Quick Bird遥感影像进行的实验结果表明:与基于光谱纹理特征的分类方法相比,所提出的方法能够显著提高影像分类的精度,总体分类精度与kappa系数分别提高了9.8%和17.9%,验证了所提方法的可行性和可靠性。     

有限样本类别城市高光谱数据SVM分类应用分析

对比分析线性核函数和非线性核函数支持向量机算法在样本类别不足情况下城市高光谱影像分类中的应用。选用张掖地区高光谱影像作为试验区,依据高分影像和地面调研信息获取参考样本数据,利用非线性核函数和线性核函数的支持向量机进行影像分类,获取每一类别的分类后验概率图,对分类后验概率图采用0.2,0.4,0.6,0.8,0.9的后验概率截断,分析不同截断概率下的地物分类精度变化情况,结果表明：线性核函数和非线性核函数SVM方法的结论相似,随着截断概率的增加,分类结果中用户精度提高或保持稳定,制图精度下降或保持稳定,总体分类精度先提高后降低,但波动幅度不大。所以,SVM的后验概率可以用于指导类别不足时城市高光谱影像的分类。通过分析各类地物的混淆矩阵,可知,非线性核函数的SVM方法比线性核函数SVM方法更敏感,在低后验概率下就可以准确提取出未分类信息,而线性核函数SVM在高后验概率下才能提取出未分类信息,而且还混入了许多训练过的类别信息。所以,非线性核函数SVM方法的分类精度更稳定,利用后验概率提取未分类信息的可信度更高。     

高光谱遥感影像SVM分类中训练样本选择的研究

支持向量机(SVM)分类的关键是发现分类最优超平面及类别间隔,而混合像元比纯净像元更接近类别边界,更容易找出最优超平面。本文针对SVM分类器的特点,在高光谱数据分类中采用混合像元作为训练样本对SVM进行训练,试验表明采用类别边界上的混合像元作为训练样本是可行的,能够获得与纯净训练样本接近的分类精度,进一步验证了SVM分类对训练样本空间分布依赖度较低的特点。     

基于Q型因子分析的训练样本的选择

提出基于Q型因子分析的训练样本的选择方法。它可自动地选择训练样本,而且被选择的训练样本具有代表性,使其在自动分类中充分利用所采集的样本信息,以便得到满意的分类结果。通过实验与分析证明,该方法是可行的,它优于基于人工随机地选择训练样本的方式,而且可获得更高的分类精度。     

全极化SAR数据的最大后验概率分类

结合后验概率对分类的影响和全极化SAR数据特点,提出了一种全极化SAR数据分类方法。首先将全极化SAR数据的协方差矩阵转换为9个服从正态分布的强度量;然后通过迭代分类计算类别出现的概率,对9个强度量进行基于最大后验概率的分类。以黑龙江省逊克县境内的一景ALOS PALSAR全极化数据为例,用该方法进行分类,总体精度和Kappa系数分别达到81.34%和0.84,优于传统的最大似然分类方法。     

有限样本类别城市高光谱数据SVM分类应用分析北大核心CSCD

对比分析了线性核函数和非线性核函数支持向量机(SVM)算法在样本类别不足情况下城市高光谱影像分类中的应用。选用甘肃张掖地区高光谱影像作为试验区,依据高分影像和地面调研信息获取参考样本数据,利用非线性核函数和线性核函数的支持向量机进行影像分类,获取每一类别的分类后验概率图,并对分类后验概率图采用0.2、0.4、0.6、0.8、0.9的后验概率截断,分析了不同截断概率下的地物分类精度变化情况。结果表明,线性核函数和非线性核函数SVM方法的结论相似,随着截断概率的增加,分类结果中用户精度提高或保持稳定,制图精度下降或保持稳定,总体分类精度先提高后降低,但波动幅度不大。因此,SVM的后验概率可以用于指导类别不足时城市高光谱影像的分类。通过分析各类地物的混淆矩阵可知,非线性核函数的SVM方法比线性核函数SVM方法更敏感,在低后验概率下就可以准确提取出未分类信息,而线性核函数SVM在高后验概率下才能提取出未分类信息,而且还混入了许多训练过的类别信息。非线性核函数SVM方法的分类精度更稳定,利用后验概率提取未分类信息的可信度更高。     

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。     

基于对应分析的训练样本的选择

本文提出一种基于对应分析的训练样本的选择方法。它从训练样本中自动地选择有代表性的典型训练样本,使得在自动分类中充分利用所采集的样本信息,以便得到满意的分类结果。通过实验与分析证明,该方法是可行的,它明显优于人工随机选择训练样本的方式。与基于Q型因子分析的训练样本选择方法相比,可以更快地得到较少的典型样本,满意的分类精度。     

基于对应分析的训练样本的选择

本文提出一种基于对应分析的训练样本的选择方法。它从训练样本中自动地选择有代表性的典型训练样本,使得在自动分类中充分利用所采集的样本信息,以便得到满意的分类结果。通过实验与分析证明,该方法是可行的,它明显优于人工随机选择训练样本的方式。与基于Q型因子分析的训练样本选择方法相比,可以更快地得到较少的典型样本,满意的分类精度。