基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法

针对遥感图像分类的特点，提出一种基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法，首先阐述小脑模型神经网络的工作原理，然后将模糊理论引入小脑模型神经网络，提出一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型神经网络，并将其应用于遥感图像分类，实验结果表明，这种基于模糊小脑模型神经网络的分类器经过训练后，可应用于遥感图像的分类，其分类精度明显高于传统的最大似然分类法。     

模糊分类在邛崃地区土地利用分类中的应用

随着模糊理论的发展,将模糊分类方法运用于遥感图像土地利用分类是一个很好的选择,本文以邛崃地区2002年的Landsat ETM＋遥感图像为研究对象,基于ENVI软件将模糊分类和最大似然法监督分类的结果与检验数据进行比较,结果表明在一个受各种因素影响并具有模糊性的土地分类问题上（遥感图像的林地、耕地、园地地类识别）,模糊分类较传统的遥感图像分类方法有更好的效果。     

基于知识的遥感影像模糊分类方法

介绍了目前遥感影像分类的常用方法, 提出了一种基于知识的信息提取的遥感影像模糊分类方法.采用GIS数据辅助进行遥感影像模糊法分类,从GIS数据库中提取一定数量的样本信息或挖掘知识形成规则,进行样本的训练学习或辅助进行分类判定.提高了分类的效率和精度,是对模糊分类方法一次有效改进.     

基于知识的遥感影像模糊分类方法

介绍了目前遥感影像分类的常用方法,提出了一种基于知识的信息提取的遥感影像模糊分类方法。采用GIS数据辅助进行遥感影像模糊法分类,从GIS数据库中提取一定数量的样本信息或挖掘知识形成规则,进行样本的训练学习或辅助进行分类判定。提高了分类的效率和精度,是对模糊分类方法一次有效改进。     

地理信息系统支持下的山区遥感影像决策树分类

山区遥感影像分类是遥感研究的一大难题。本文利用一种决策树生成算法（C 4.5算法）自动提取知识，基于知识建立决策树用于山区影像分类，并结合研究区土地利用类型与DEM空间统计关系的先验知识，在GIS空间分析的基础上进行影像分类的后处理。与传统的最大似然法分类结果相比，该方法极大地改善了山区地表覆被分类的精度，得到试验区较为可靠的遥感分类图像。     

模糊Isodata聚类分析在遥感图像分类中的应用研究

针对模糊模式识别的原理，根据遥感图像的特征，提出了基于模糊Isodata聚类分析的遥感图像分类方法。研究结果表明：该方法具有简单、快速和有效的特点，从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

一种简单加入空间关系的实用图像分类方法

遥感图像分类是遥感图像处理的一项基本内容，也是遥感应用中关键的一步。为了提高分类的精度，一方面是对光谱信息的合理利用；另一方面，可以加入新的信息源，即进行多源数据处理，并加入地学知识，尤其是对空间信息的利用是至关重要的。但是由于地学知识的复杂性及空间信息利用的难度以及数据源的限制，尚无公认的实用方法。该文提出了一种简单加入空间关系的分类方法，在没有其它数据源的情况下，利用空间关系特性，在分类中构造两个空间关系波段，实现空间约束，部分消除仅依赖光谱数据分类而引起的同物异谱和同谱异物造成的分类错误。简单实用，同时也验证了空间关系在分类中的重要性。     

面向对象的遥感影像模糊分类方法研究

传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。本文采用面向对象的影像分类方法，考虑了对象的不同特征值，例如光谱值，形状和纹理，结合上下文关系和语义的信息，这种分类技术不仅能够使用影像属性，而且能够利用不同影像对象之间的空间关系。在对诸多对象进行分类后，再进行精度分析。在此研究提出了一种面向对象的方法结合模糊理论把许多的对象块分成不同的类别。这一过程主要有两个步骤：第一个步骤是分割。图像分割将整个图像分割成若干个对象，在这个过程中，分割尺度的选择会影响到后续的分类结果和精度。第二个步骤是分类。在这个步骤中，特征值的选择和隶属度函数的选择都对分类结果有着至关重要的影响。     

基于空间数据发掘的遥感图像分类方法研究

采用数据发掘技术从 ＧＩＳ数据库和遥感图像中发现知识,用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径：在空间对象粒度上学习和直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围,同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区 ＳＰＯＴ多光谱图像和 ＧＩＳ数据库进行土地利用分类的试验证明,归纳学习能较好地解决同谱异物、同物异谱等问题,显著提高分类精度,并且能够根据发现的知识进一步细分类,扩展了遥感图像分类的能力。     

草场资源分类专家系统的研究

在分析了基于光谱特征的统计模式识别方法用于遥感图像的计算机分类的不足之后，探讨了进一步提高遥感图像分类结果精度及可靠性的途径，指出了在遥感图像的计算机自动分类过程中，综合利用遥感图像多光谱特片及光谱特征以外的辅助信息对遥感图像进行分类是解决上述问题的有效方法，并通过笔者研制的草场资源分类专家系统ＧＥＳ说明了专家系统技术用于遥感图像分类能够有效地解决分类过程中综合利用各种辅助信息的问题。     

基于空间数据发掘的遥感图象分类方法研究

采用数据发掘技术从ＧＩＳ数据库和遥感图像中发现知识,用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径;在空间对象粒度上学习直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围,同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区ＳＰＯＴ多光谱图像和ＧＩＳ数据库进行土地利用分类的试验证明,归纳学习能较好地解决同划物、同物异谱等问题,显提高分类精度,并且能够根据发现的知识进一步     

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。     

自适应差分演化算法在图像监督分类中的应用

针对传统遥感图像分类算法存在约束条件多、容易陷入局部最优解、分类精度低的缺陷,提出了一种基于自适应差分演化的遥感分类新方法.实验结果表明,基于自适应差分演化的遥感图像分类算法在分类精度上优于传统方法,在收敛速度上优于标准的差分演化分类算法,其分类精度和Kappa系数分别达到了92.66％和0.901 7.     

基于混合熵模型的遥感分类不确定性的多尺度评价方法研究

不确定性是影响遥感图像分类质量的最主要因素,针对在遥感图像分类过程中同时存在随机不确定性和模糊不确定性的特点,提出基于混合熵模型来综合测度这两种不确定性的方法,并建立起多尺度的评价指标.在分析混合熵模型基本原理的基础之上,提出利用特征空间的和模糊分类器的统计数据来建立信息熵、模糊熵以及混合熵的方法.同时,在像元和类别尺度上,分别建立像元混合熵和类别混合熵的指标对分类不确定性进行评价.最后,应用湖北省黄石市的遥感影像对上述评价方法进行验证分析,实验结果表明,混合熵模型能有效地反映分类过程中随机不确定性和模糊不确定性的综合影响,并从不同尺度反映出遥感影像分类的质量问题.     

基于神经网络的遥感影像分类方法研究

本文在研究BP神经网络和模糊理论的基础上,提出了传统BP算法的一种改进方法和基于模糊系统的神经网络遥感影像分类方法。通过试验表明:基于模糊技术的神经网络分类方法要优于BP神经网络方法,取得了令人满意的效果。     

监督分类和目视修改相结合在高分辨率遥感影像中的应用

用计算机对遥感影像进行地物类型识别是遥感数字图像处理的一个重要内容，传统的地物分类一般采用MSS、TM和Spot等遥感影像作为数据源。与MSS、TM和Spot等传统遥感影像相比，QuickBird等高分辨率影像数据量大，混合像元减少、地物信息增大，能够被应用于土地分类。在监督分类中，对于达不到精度要求的模板，通常采用重新选择训练区的方法来进行修正，而本文采用目视修改的方法来对监督分类进行补充。本文方法可以改正初次分类中的误分、混分地物，使其归到正确的地物分类中，显著提高了土地分类的精度。为了验证算法的有效性，利用ERDASIMAGING遥感图像处理软件进行实验和精度评价。实验结果表明，监督分类和目视修改相结合的地物分类方法可以显著提高图像的分类精度。     

泛概念层次构建方法及其在遥感图像分类中的应用

针对传统泛概念树在进行正态云综合时出现雾化现象以及使用极大判定法进行遥感图像分类时缺乏类别信息的问题,提出了一种泛概念层次构建的改进算法,并基于改进的泛概念层次构建算法进行遥感图像分类。对TM遥感影像进行分类实验,并与常用的最大似然、最小距离、马式距离等方法进行遥感图像分类的对比试验,验证了本方法的有效性。     

基于空间共现核的遥感影像分类

采用了基于模糊关系的图像空间共现核来进行高分辨率遥感影像的分类。首先分析了遥感影像的特点,指出其不存在绝对的参考帧。针对该特点,采用了具有较好方向不变性的描述子MROGH（multi-support region order-based gradient histogram）来进行遥感影像底层特征的描述;随后针对图像编码时的软编码情形采用了基于模糊关系的图像空间共现核来构建遥感影像的全局特征汇聚。在公用基准数据集上进行的遥感影像分类实验表明,采用本文方法得到的分类正确率显著优于传统的方式。此外,针对遥感影像分类时采用的不同分类框架进行了评估。     

遥感图像分类方法研究综述

 综述了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种方法，介绍了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况，并作了简单评述，最后，展望了遥感图像分类方法研究发展方向和研究热点。     

利用一种模糊神经网络对遥感影像进行分类的研究

结合遥感影像的特点,提出一种模糊逻辑系统和神经网络中的BP算法相结合的模糊神经网络,利用其进行整个遥感图像的分类,并和典型的BP神经网络进行对比,发现其优点以及存在的问题。