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针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。 相似文献
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针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。 相似文献
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为了准确快速地获取高分辨率影像中橡胶林的分布信息,设计了一种基于纹理特征和多光谱特征的信息提取方法。方法选取合适的植被指数,将多光谱和植被指数的影像进行地统计半方差分析,获得最佳纹理提取窗口并实现各种纹理信息的提取,将纹理信息和光谱信息一起作为参考特征构建地物的分类规则并用C5决策树分类算法实现。选取某高分辨率遥感影像区域对该方法进行验证,橡胶树林提取的生产者精度为81.00%,提取用户精度为82.65%,总精度为83.50%,Kappa系数为0.78。与其他方法分类结果对比表明,本文方法是一种有效的橡胶林提取方法。 相似文献
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湿地是地球的重要组成部分,快速而准确地提取湿地信息,是湿地动态监测和可持续发展的一项基础而重要的工作.以洪泽湖淡水湿地为研究对象,采用2006年8月19日的Landsat5 TM遥感影像为数据源,采用经K-T变换光谱增强后的数据及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作辅助分类变量,基于地物光谱特征、纹理特征和形状特征,运用决策树分类法提取洪泽湖湿地植被信息,将其分类结果与最大似然法的分类结果进行比较.结果表明:1)洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74%,其中以浮水植物为主.2)基于决策树的分类结果的精度有了明显的提高,总精度由77.33%提高到86.33%,Kappa系数由0.7292提高到0.8354,证明基于决策树分类方法是提取淡水湿地植被信息的有效手段. 相似文献
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为了能有效地从高分辨率遥感影像中提取地物信息,本文通过影像的光谱和纹理特征,利用BP神经网络算法进行影像分类研究。首先提取分类所需的光谱和纹理特征源,然后根据影像和地物特征,建立BP神经网络,用于样本训练和分类处理,实现地物分类。为验证该方法的可靠性,以2006年11月获取的成都平原某区域的Quickbird影像为实验数据,进行高分辨率遥感影像的地物分类实验。实验结果表明,结合影像光谱和纹理特征的BP神经网络分类算法,不仅可以有效保证BP神经网络分类训练的稳定性和收敛速度,还能达到较高的分类精度。 相似文献
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随着卫星遥感影像分辨率的不断提高,人们希望从遥感图像中获得更多有用的数据和信息,所以遥感影像的分类变得尤为重要.但是基于光谱特征的影像分类精度过低,不能满足生产的需要,所以研究利用其他辅助手段来提高遥感影像的分类成为未来发展的一个重要方向.本文研究了利用灰度共生矩阵提取纹理特征的方法并对利用纹理特征影像辅助光谱特征分类的方法进行了研究.实验结果表明,纹理特征辅助光谱特征分类能够提高遥感影像分类的准确性和精度. 相似文献
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针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。 相似文献
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干旱—半干旱地区地表特征探测的成像雷达干涉测量方法与模型 总被引:4,自引:0,他引:4
从估测干涉测量雷达数据相关性出发,通过利用欧洲资源卫星1号和2号获取的重轨干涉测量雷达数据,开展新疆喀什试验区地表土地类型的识别与分类,区分和识别出裸土,盐碱地,灌丛,裸岩/戈壁,沼泽和水体6类土地类型。并对不同土地类型的后向散射特性和相关性进行定量分析。探讨干涉测量数据相关性干旱-半干旱地区地表特征的关系,从而建立了干旱-半干旱地区地表变化的干涉测量时相关模型。为干旱-半干旱地区利用干涉测量数据进行地表变化监测提供理论依据。 相似文献
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土壤遥感分类识别推理决策器的设计 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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一种基于对象和多种特征整合的分类识别方法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
遥感图像空间分辨率的提高,为目标物的纹理特征和形状特征的提取提供了客观基础,同时也使得传统的基于像元的分类识别方法受到了严重的挑战。因此,需要对传统的方法进行改进或发展新的方法。本文采用面向对象的分析思想,通过图像分割和分割对象的矢量化等一系列的预处理,并在此基础上实现了目标形状信息的提取,最后综合利用光谱特征和形状特征应用模糊分类器实现两种典型的人造目标的分类提取实验。识别的精度评价主要通过目视解译完成。分析表明,形状信息的提取大大丰富了目标识别的特征库,尤其在感兴趣目标与背景物具有相近的光谱反应而形状特征有明显差异的条件下,这种利用光谱与形状特征整合的提取方法能够大大提高目标的识别精度。 相似文献
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针对以光谱特征差异为依据,提取森林湿地信息精度低的问题,该文采用兼容多源数据的分类回归树(CART)提取方法,并以大沾河国家森林湿地进行实证研究。基于Landsat8遥感数据、Radarsat-2极化雷达数据和地形辅助数据,采用SPM软件分别构建3种特征变量组合的CART决策树模型,并获取分类规则,最后根据规则对研究区的森林湿地信息进行提取。结果表明:3种特征变量组合中,兼容光谱、纹理、雷达与地形辅助数据的CART决策树的森林湿地信息提取精度最高,用户精度和制图精度分别达到了88.46%和82.14%。研究结果体现了雷达数据与地形辅助数据有助于提取森林湿地信息。 相似文献