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本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来。继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类。将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度。 相似文献
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《国土资源遥感》2016,(4)
在高空间分辨率(简称"高分")遥感图像分类中,由于存在"同谱异物"等现象,仅依靠光谱信息进行分类的误差较大。为提高图像分类精度,提出一种融合像元形状和光谱特征信息的高分多光谱遥感图像分类新方法。首先利用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,计算并提取像元同质区域(pixel homogeneous regions,PHR);然后以所提取的同质区域为基础,分别计算中心像元的长/宽比(length-width ratio,LW)和面积/周长比(area-perimeter ratio,PAI)这2个像元形状特征;最后将归一化后的像元形状特征和光谱特征融合,并利用支持向量机分类方法进行分类。以2个区域的Quick Bird高分遥感图像对该算法进行验证,将实验结果与仅利用光谱信息分类和仅使用像元形状指数(pixel shape index,PSI)分类的结果进行比较。结果表明,所提出的方法得到的分类精度最高,该方法能有效地提高高分遥感图像的分类精度。 相似文献
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基于混合像元的遥感图像分类技术 总被引:13,自引:0,他引:13
本文提出了混合像元的概念,研究了基于混合像元的遥感图像分类问题,根据最小二乘法的原理导出了混合像元的分类算法。实验表明:在多光谱图像分类中考虑混合像元的客观存在,可以大大提高遥感图像的分类精度。 相似文献
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SPOT5影像纹理特征提取与土地利用信息识别方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文以太湖流域西苕溪上游安吉地区SPOT5影像600像元×600像元为试验区,首先采用主成分分析对SPOT5影像进行数据压缩和几何信息增强,再采用小波分析方法对影像进行滤波和噪音处理,利用灰度共生矩阵对高分辨率图像的纹理信息进行分析,以对比度和熵为统计指标,确定对比度和熵的最佳阈值,进行边界匹配和图像的分割,将此分割结果与NDVI阈值法分类结果进行叠合,得到最终的分类结果。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物,光谱与纹理特征结合得到的分类精度高于单纯依靠光谱特征进行分类和单纯依靠纹理分类的分类精度。 相似文献
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以往的高光谱或多光谱图像分类与识别,往往只关注像元光谱维上的特性,其一切特征统计也只在光谱及波段维上展开。但是自然界的复杂性、混合像元问题的存在,仅靠像元的光谱特性是不够的,常会出现"麻点"现象。针对这一问题,本文提出一种结合地物空间特性的高光谱图像分类方法,其分类过程可以分为两个阶段,第一阶段是基于像元光谱特性的图像分类,获得影像分类图;第二阶段是针对第一阶段的分类结果,结合地物空间特性进行空间后分类处理。试验研究结果表明,该方法能够保持地块的连续性和均一性,同时克服了"麻点"现象,大大提高分类的精度。 相似文献
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为了更好地提取高分辨率影像的纹理特征,该文以GF-1影像为实验对象,引入局部二进制模式(LBP)算子增强图像纹理信息,并且结合灰度共生矩阵计算图像纹理特征。实验通过使用3个不同的半径参数的LBP变换对GF-1影像的全色波段做计算,然后分别将此计算结果加入影像分类过程中。3种分类均采用相同尺度的面向对象分类方法、相同的训练样本和测试方法。最终结果显示,半径参数为3个像元的LBP变换提高分类精度幅度最大,参数为1个像元的没有提高分类精度,参数为2个像元的分类精度居中。实验表明,使用LBP变换能够很好地提取纹理信息、帮助分类,但需要找到合适的半径参数。 相似文献
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基于Landsat7 ETM+全色数据纹理和结构信息复合的城市建筑信息提取 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了利用主成分分析方法有效地复合纹理和结构信息,从Landsat7 ETM^*全色数据中直接提取区域尺度的城市建筑信息的新方法,并在此基础上评估了Landsat7 ETM^ 全色数据和SPOT全色数据在城市建筑信息提取上的相互替代性。 相似文献
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作物种植成数的遥感监测精度评价 总被引:9,自引:1,他引:9
以河南开封和山西太谷地区作为研究区域 ,选用LandsatTM作为农作物种植面积遥感监测的数据源。利用LandsatTM提取河南开封实验区 2 0 0 1年的夏季作物和山西太谷地区 2 0 0 3年秋季作物的作物种植成数。同时 ,利用IKONOS ,QuickBird高分辨率遥感影像 ,通过地面调查进行了地面作物填图和分类 ,同样得到实验区的农作物种植成数。最后通过两种结果对比 ,表明开封实验区夏季作物的监测精度达到 99%以上 ,太谷实验区秋季作物的监测精度达到 97%以上 ,由此推断 ,表明利用LandsatTM监测农作物种植成数的精度能够满足中国农情遥感监测的运行化要求 相似文献
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提出了顾及各数据源成像模型、上下文关系模型和可靠性的基于Bayes融合分类的方法,并采用该方法对LandsatTM和航空SAR影像进行土地利用分类试验。结果表明:同单独SAR影像分类结果相比,融合分类法将分类精度提高了20%。 相似文献
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本文提出了一种新的结合多光谱和变化检测技术的多时相卫星数据集分类方法。该方法以数理统计中的最近邻法为基础,其目标函数是使得正确分类的平均概率得到最优化,即把每个分类类别看成同等重要。该新算法被应用于一个农业作物分类的研究区域,并利用覆盖该区的不同季节的SPOT和LANDSAT TM多时像影像。结果表明,与单时像影像相比,使用五个不同季节的多时像影像可以充分地提高分类精度。为了说明该方法在大尺度范围内的效果,本文选取瑞典道拉河流域作为研究区。由于不同地物的分布高度重叠,不可能得到像元水平上满意的分类精度。这就需要引进一种新的概念:像元概率分类法。基于像元的概率向量可用于判别传统分类法的可靠性并测量单个像元的不确定性(熵)。概率分类法同时提供了不同地物的面积的无偏估计,无论所感兴趣的区域的大小。这已经在不同特性的耕地试验点进行了检验。 相似文献
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浙江省海宁市TM图像土地利用自动分类精度评价方法的试验研究 总被引:15,自引:0,他引:15
按照国家土管局土地利用现状分类标准,利用叠合的海宁市长安镇1∶1万同时期土地详查电子地图的全域地面实况数据,在遥感图像处理常规分类方法的范畴内,采取最大程度利于提高分类精度的措施,所得的分类精度上限为65%。研究表明,通常在试验区的小块局部中选择训练样本和选择评价分类精度的参考像元,对精度评价有显著影响,参考像元质量和数量的限制很可能是这些年来一些同类研究报道了较高分类精度结果的主要原因 相似文献
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George P. Petropoulos Charalambos Kontoes Iphigenia Keramitsoglou 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
Information on burnt area is of critical importance in many applications as for example in assessing the disturbance of natural ecosystems due to a fire or in proving important information to policy makers on the land cover changes for establishing restoration policies of fire-affected regions. Such information is commonly obtained through remote sensing image thematic classification and a wide range of classifiers have been suggested for this purpose. The objective of the present study has been to investigate the use of Support Vector Machines (SVMs) classifier combined with multispectral Landsat TM image for obtaining burnt area mapping. As a case study a typical Mediterranean landscape in Greece was used, in which occurred one of the most devastating fires during the summer of 2007. Accuracy assessment was based on the classification overall statistical accuracy results and also on comparisons of the derived burnt area estimates versus validated estimates from the Risk-EOS Burnt Scar Mapping service. Results from the implementation of the SVM using diverse kernel functions showed an average overall classification accuracy of 95.87% and a mean kappa coefficient of 0.948, with the burnt area class always clearly separable from all the other classes used in the classification scheme. Total burnt area estimate computed from the SVM was also in close agreement with that from Risk-EOS (mean difference of less than 1%). Analysis also indicated that, at least for the studied here fire, the inclusion of the two middle infrared spectral bands TM5 and TM7 of TM sensor as well as the selection of the kernel function in SVM implementation have a negligible effect in both the overall classification performance and in the delineation of total burnt area. Overall, results exemplified the appropriateness of the spatial and spectral resolution of the Landsat TM imagery combined with the SVM in obtaining rapid and cost-effective post-fire analysis. This is of considerable scientific and practical value, given the present open access to the archived and new observations from this satellite radiometer globally. 相似文献
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面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例 总被引:2,自引:0,他引:2
以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。 相似文献