利用TM高光谱图像提取青藏高原喀喇昆仑山区现代冰川边界

采用阈值法、监督分类、非监督分类、谱间关系法对冰川的TM图像进行了分类,证明利用比值图像取阈值是对冰川区图像分类的有效手段。对图像处理的结果进行了分析和解释,并指出了存在的问题。     

高光谱图像滚动引导递归滤波与地物分类

高光谱图像类内光谱变化较大,"同物异谱"现象普遍存在。利用原始地物光谱特征进行分类精度较低而且分类结果图中存在"椒盐现象"。为了获得好的分类结果,必须充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,减少类内的光谱变化,并扩大类别间的光谱差异。为此,提出一种滚动引导递归滤波的高光谱图像光谱—空间分类方法。首先,利用主成分分析对高光谱图像进行降维;然后,利用高斯滤波对输入图像进行模糊化,消除图像中的噪声和小尺度结构;接下来,将模糊化后的图像作为引导图像,对输入图像进行边缘保持递归滤波,输出结果作为新的引导图像,重复迭代这个过程直至大尺度边缘被恢复;最后,利用提取的特征波段和支持向量机对高光谱图像进行分类。在两个真实高光谱数据集上进行了分类实验,结果表明本文方法的分类精度优于其他的高光谱图像分类方法。在训练样本极少的情况下,本文方法也能获得较高的分类精度。     

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。     

利用边界链编码和HMM进行SAR图像阴影建模和分类

针对利用合成孔径雷达图像中的阴影信息进行目标识别的问题,提出了一种边界链编码和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法利用链编码技术来描述SAR图像阴影边界的形状,可以很好地反映形状的特性,且计算上很有效;利用HMM统计建模方法对阴影边界的链编码进行建模和分类,从而实现SAR图像的自动目标识别。使用MSTAR数据库中的SAR图像数据对该方法进行了验证和分析,分类结果证明只利用阴影信息进行分类的可行性,且该方法可以有效地实现SAR图像的目标识别。     

基于VGG19卷积神经网络和迁移学习的水稻病害图像分类方法

本文在原有VGG19卷积神经网络的基础上,提出了一种基于迁移学习模型参数的水稻病害图像分类方法。该方法利用ImageNet数据集预训练生成的VGG19卷积神经网络,通过将网络相关参数迁移和调整的方式构建水稻病害图像分类的技术流程。通过对图像的预处理扩充样本数据,针对病害特征利用训练集调整训练参数,并利用验证集进行性能实测优化分类模型,实现水稻病害图像的快速识别分类,最后利用测试集评价分类精度。测试结果表明,该方法能够很好实现水稻病害图像的分类,分类精度达到99%以上。     

利用分形特征量提高土地覆盖分类图精度的研究

为了提高利用卫星图像编制土地覆盖分类图的精度，本研究提出将空间信息（结构特征量、分形特征量）叠加到光谱信息上（原图像），以提高分类精度的方法。利用ＳＰＯＴＨＲＶ图像对此法进行了检验，设立了９个探讨项目，对分类精度进行了比较。结果表明，用分形特征量进行分类时ＰＣＣ从８８．１％上升到了９０．２％。     

基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类

为了进一步提高遥感图像分类的精度,提出了一种基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类算法。首先利用Log-Gabor小波对遥感图像进行多方向、多分辨率滤波,提取遥感图像的纹理特征;同时计算遥感图像的Krawtchouk矩不变量,作为遥感图像的边缘形状特征,并与基于Log-Gabor小波提取的纹理特征构成完整的特征向量;最后依据所提取的特征向量利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对待分类图像进行分类,得到最终的遥感图像分类结果。实验结果表明,与近年来提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3种遥感图像分类算法相比,本文算法在主观视觉效果和分类精度等客观定量评价指标上都有了明显的改善,是一种行之有效的遥感图像分类算法。     

一种纹理特征融合分类算法

分别利用多通道Gabor滤波器和马尔可夫随机场模型对纹理图像进行分析，得到两组特征影像。将上述两组特征影像进行融合，最后利用融合后的数据实现图像的分类。实验证明，基于上述方法的纹理特征融合分类算法大大提高了图像的分类精度。     

基于ENVI的高分辨率遥感图像应用试验研究

介绍了高分辨率遥感图像用于城市土地利用信息提取的主要过程,应用ENVI软件作为试验研究平台对试验区进行了遥感图像分类处理。试验表明,遥感技术是进行城市土地利用信息提取的有效手段之一,针对遥感图像中出现的水体和建筑混杂的现象,提出了应用监督分类与矢量操作相结合的处理方法,可得到较好的分类结果。     

基于矢量数据的土地利用分类研究

基于矢量数据的土地利用分类方法进行分类研究,对复杂条件下的基于矢量数据的土地利用分类给出了实例及实现方法,对利用矢量数据进行遥感图像分类进行了深入探讨。     

基于面向对象分类土地利用分析

以遥感技术为依托,研究了金普新区在成立以来的土地利用及变更情况。通过实验对比,选用了适合于高分辨率遥感影像的面向对象的分类方法对金普新区2013年的遥感影像进行了分类,成功获取了金普新区2013年的土地利用状况;然后应用金普新区2015年的地理国情普查数据,把普查数据成果与分类出的2013年金普新区土地利用状况有机结合,实现了对金普新区成立后的土地利用对比分析。     

基于面向对象和规则的遥感影像分类研究

讨论了面向对象和规则的光学遥感影像分类方法。首先利用多尺度分割形成影像对象，建立对象的层次结构，计算对象的光谱特征、几何特征、拓扑特征等，利用对象、特征形成分类规则，并通过不同对象层间信息的传递和合并实现对影像的分类。并以北京城市土地利用分类为例，对该方法进行了验证。     

基于TM影像的面向对象地表覆被信息提取

为验证基于TM影像的面向对象分类方法对复杂地区地表覆被信息提取的可行性,以地处西南地区的渝北为例进行实验。利用样本数据对各个波段的光谱特征进行分析,取得对各波段覆被探测能力的初步认识;基于光谱特征的多尺度分割,运用面向对象分类方法对其分类。面向对象的分类方法总精度和Kappa系数分别为88.42%和0.854 7,将其与监督、非监督分类结果对比分析。结果表明,该方法有效抑制了"椒盐"现象,取得较好的分类结果。     

利用纹理分析方法提取TM图像信息

以北京市丰台区为试验区 ,采用纹理分析方法对高分辨率图像的纹理信息进行分析 ,选取统计指标熵 ,通过确定熵的最佳阈值 ,进行边界匹配和图像的分割 ,将光谱混淆地物菜地和耕地分割开来 ,然后将此分割结果与TM图像分类结果进行叠合 ,得到最终的分类结果。并将该结果与最大似然分类结果以及单纯依靠纹理特征得到的分类结果进行了对比。试验结果表明 :将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类 ,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要远高于单纯光谱和单纯纹理的分类精度。     

HJ-1卫星CCD影像的土地利用自动分类及精度分析——以广西钦北区为例

为研究环境一号小卫星影像在土地利用研究领域的应用潜能,本文以广西钦北区为例,对其进行计算机监督分类,在评定监督分类模板精度的前提下,参照第二次全国土地调查农村数据库,对计算机监督分类结果进行精度评定,最后利用计算机自动地将分类结果发送到实地进行野外验证,并对分类的结果进行全面、准确的评价,以此证明提升环境一号CCD影像自动分类精度和准确度能满足土地利用现状调查的要求。     

Visualizing uncertainty — How fuzzy logic approach can help to explore iron ore deposits?

Uncertainties in Geovisualaization / GIScience spatial data can minimize but not completely provided by the different image processing classification methods. The methods of image processing techniques are purely dependent on spectral signature values. In the present study, we collected end member spectral values from both satellite data and field signatures and applied in supervised and fuzzy classification of image processing techniques to discriminate the iron ore formations and associated land cover features of part of Godumalai hill region of Salem District, Tamil Nadu State, India. The result of analysis shows that the fuzzy classified image discriminated the iron formation with better appearance and distinct boundary between the associated features than the analyses results obtained by supervised methods.     

老挝Phonxay区土地利用/土地覆盖遥感调查

老挝是一个发展中国家,境内的大多数地方没有开展过土地利用/土地覆盖调查。本文选择老挝琅勃拉邦省的Phonxay区为研究区域,利用Landsat OLI数据进行土地利用/土地覆盖遥感调查与分析。研究过程中,利用ArcGIS Desktop选择训练样本和验证样本,通过Python和ArcPy编程开发了图像分类、精度评价以及面积统计的工作流程序,实现了快速得到分类结果和精度评价信息,分类结果的总精度为89.53%,Kappa系数为0.81。     

土壤遥感分类识别推理决策器的设计

介绍了干旱区土壤遥感分类识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上，建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制，对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则，构造了土壤分类判决树，并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明，该方法分类精度可靠，为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。     

RS技术在城市土地集约利用中的应用

详细地介绍了土地集约利用的概念、意义和特点,阐述了现阶段国内外土地集约利用的现状及发展。利用ERDAS对泰安市泰山区遥感影像图进行监督分类,对其城市土地集约利用水平做出了判断,并从区位、经济等方面对我国城市土地集约利用并提出相应建议。     

青海省主体功能区规划研究

主体功能区规划是优化国土开发格局,推动区域协调发展的一项重大战略决策。根据《国务院关于编制主体功能区规划的意见》和国家《省级主体功能区划分技术规程》的总体要求,利用遥感、地理信息系统等空间分析技术和手段,以及专家咨询等方法,对全省的国土空间进行综合分析评价,提出主体功能区试划方案,进而为编制全省主体功能区规划奠定科学基础。