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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。 相似文献
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提出了一种基于地形区域分割的分类方法,在影像中利用地形特征数据预先划分出每种地物的分布区域,然后以区域为基本单位对影像进行分类,同时利用DEM数据对影像进行地形校正,减小了同种地物内部由于地形起伏造成的光谱离散的现象。利用湖北西部山区的TM影像和DEM数据的试验证明,利用地形特征数据进行分割的分类方法与仅考虑光谱特征的分类方法相比较,分类精度有了明显的提高。 相似文献
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震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率。采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类。分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可以用于城镇建筑物分类。根据建筑物分类结果对震害风险进行了划分。 相似文献
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在单点分类方面主要对分类特征进行了比较全面的分析和综合,而在点簇分类方面则依据建筑物的实际形态提出了一种高效的基于决策树的分类法则。综合性方法是上述两种方法的配合使用,首先利用单点分类提高精度,再利用点簇分类提高可用性。实验结果表明,综合方法不仅有着非常高的精度,并且其结果方便后期利用。 相似文献
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为充分利用高光谱遥感影像中丰富的光谱和空间信息,提出了一种基于多核支持向量机(multiple kernel support vector machine,MKSVM)和马尔科夫随机场(markov random field,MRF)的影像分类方法。该方法首先利用MKSVM分类器对影像进行分类处理,再利用MRF对初始分类结果进行空间结构规则化,得到最终分类结果。通过对AVIRIS高光谱影像的分类实验表明,该方法有效地消除了分类结果中同质区域内的"噪声",分类精度提高了3%左右。 相似文献
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针对利用TM影像进行土地利用传统分类精度不高的问题,该文提出了一种综合应用影像纹理与光谱特征对TM影像进行土地利用模糊分类的方法。采用主成分分析法对研究流域TM影像的光谱及纹理特征信息进行压缩与融合,并对融合后的TM影像数据进行3个组别的多尺度分割,在影像分割对象单元的基础上应用面向对象的模糊逻辑隶属度函数法实现影像的软语义分类。相对传统分类方法而言,该方法在充分利用影像光谱信息的基础上综合了影像的纹理信息,且分类理论思想更加符合人们对于客观事物的认知规律,分类精度有了显著的提高,为TM影像分类方法的改进提供一定的参考。 相似文献
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《测绘通报》2012,(8)
在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPLAIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。 相似文献
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在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPL AIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。 相似文献
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以里下河地区防汛信息系统为例,阐述了利用TM遥感图像进行GIS土地利用更新的试验研究。采用了最大似然分类和模糊分类两种监督分类方法进行分类试验。提出了两种提高训练区采样效率的基于GIS本底数据的采样方法,即半人工采样方法和全自动分类区直方图提取法。对上述方法分别做了土地利用分类试验,对分类结果进行了分析比较,并作出了相应的结论。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法,讨论了利用高分辨率遥感影像,通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合,利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测.构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类,提取城市建筑物与道路信息.并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明,基于影像融合,利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图,利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。 相似文献
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对现有的Web服务分类方法中存在的问题进行了分析,阐述了流形和流形学习的概念以及将流形学习引入到Web服务领域的目的,提出了利用流形学习进行空间信息服务分类的方法.该方法在空间信息服务降维前后保持各服务间的相似(近邻)关系不变,并通过对服务进行降维可视化指导,确定初始聚类数和聚类中心,从而提高利用聚类分析实现空间信息服务无监督分类的精度.实验表明,本文方法不仅能够对抽象的Web服务进行数值化表示,而且能够有效地提高服务分类的性能. 相似文献
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张景景 《测绘与空间地理信息》2018,(4):146-150
高分辨率遥感卫星影像是获取地物精细类别的重要数据源,快速准确地获取土地利用和土地覆盖分类信息可为土地利用规划、土地管理等提供重要的数据支撑和决策依据。本文开展了高分辨率影像面向对象分类研究,首先,利用多尺度分割方法对高分辨率影像进行分割,基于分割对象,选取不同地物类别样本并计算光谱特征、纹理特征、几何特征。然后,针对特征冗余问题,利用最大相关最小冗余算法选择优先级较高特征,在此基础上结合遗传算法对特征集进行适当扩充(m GA)。在面向对象分类过程中,通过利用遗传算法对支持向量机模型进行快速参数寻优,并在此基础上对分割对象进行分类。最终地物总体精度达到85.93%,Kappa系数为0.828 2。并将分类结果与最近邻分类和随机森林分类结果进行了比较,地物分类精度提高了4.05%和6.81%。实验结果表明:基于m GA特征优化及SVM参数选择进行改进的面向对象的分类方法是有效的。 相似文献