基于PCA的高光谱遥感图像分类

高光谱遥感图像的出现进一步提升遥感图像分类的准确性,但高光谱遥感图像的数据量大,处理高光谱遥感图像复杂度高、效率低。为解决这一问题,将主成分分析算法作为遥感图像分类的预处理技术。分析主成分分析算法的原理,利用主成分分析算法提取高光谱图像的主要波段图像。通过实验验证得出结论:高光谱遥感图像的主波段图像包含分类所需的大部分信息,利用少数的主波段图像即可达到70%以上的分类正确率。实验结果表明,在保证分类正确率的前提下,PCA算法可有效地减少图像分类处理的数据量,提高图像的处理效率。     

一种改进的K2DPCA高光谱遥感图像降维方法

本文提出了一种改进的核二维主成分分析(K2DPCA)高光谱遥感图像降维方法,该方法通过标准核二维主成分分析消除了遥感图像各波段列间的相关性,利用列二维主成分分析在核二维主成分的行方向上进一步去除相关性,实现了遥感图像在空间维上的双向降维,并得到各波段的主成分,重建原始图像。采用AVIRIS和HyMap两种高光谱遥感图像进行试验,结果表明该方法在保证重构图像质量的同时,能够有效提高图像压缩比,在遥感图像降维中具有普适性。     

基于OLI数据与决策树法的去山体阴影水体信息提取研究

研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。     

基于K-L变换的BP神经网络遥感图像分类

为了提高多光谱遥感图像的分类正确,提出了一种基于主成分分析(K-L变换)的分类方法。该方法先应用K-L变换对多波段遥感图像进行降维,提取最主要的三个成分合成假彩色图,然后利用BP神经网络对假彩色图进行监督分类。由于主成分之间是不相关的,增强了图象信息,降低了神经网络的计算量,提高了分类精度。实验结果证明,该算法分类精度优于传统分类方法,总正确率为88.5%,Kappa系数为0.862,因而具有实用价值。     

基于波段子集的独立分量分析的特征提取的高光谱遥感影像分类

针对高光谱影像数据具有波段众多、数据量较大的特点,本文提出了一种基于波段子集的独立分量分析(ICA)特征提取的高光谱遥感影像分类的新方法。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,根据高光谱遥感影像的相邻波段的相关性进行子空间划分,在各个波段子集上采用ICA算法进行特征提取,将各个子空间提取的特征合并组成特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类。结果表明:该方法分类精度最佳(分类精度89.04%,Kappa系数0.8605,明显优于其它特征提取方法的SVM分类,有效地提高了高光谱数据的分类精度。     

基于主成分分析和分形模型的ASTER蚀变异常信息提取

遥感蚀变异常信息在一定程度上可以反映出围岩蚀变情况.为了利用遥感数据提取围岩蚀变异常信息,通过分析蚀变矿物的波谱曲线,首先得出其在ASTER各波段的吸收、反射特征;然后选择特征明显的波段做主成分分析,并依据其光谱特征与特征向量的对应关系,确定出主要包含围岩蚀变信息的主分量;最后对该分量用分形模型计算其异常灰度的阚值,来...     

基于分段主成分分析的高光谱图像波段选择算法研究

提出了一种基于分段主成分分析的高光谱图像波段选择算法。该算法把每个波段被映射到主成分的信息量的大小作为是否被选择的指标,可以保证选择的波段信息丰富；通过分段分析,可以更全面的选择波段；指标的计算只需要得到原始数据的协方差阵,而不必对原始数据进行真正的主成分变换,降低了计算量。     

绿地信息提取研究

城市绿地作为城市结构中的主要元素,在城市中起着一个重要的作用。本文基于TM遥感影像,对大连市城市绿地专题信息进行提取,并对绿地格局进行研究和探讨。通过计算各组成分分量和归一化植被指数ND-VI之间的相关系数来进行波段组合,提高了遥感影像的分类精度。结果显示该方法可以准确地得到绿地信息。     

基于独立分量分析的遥感影像非监督分类方法

利用独立分量分析的方法，从图像信号分离的角度出发，将每个波段像元的光谱特征看成是由相互独立的不同地物类型光谱信号混合而成。通过ETM^-遥感影像数据的分类试验，验证了该方法应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

傅里叶谱纹理和光谱信息结合的高分辨率遥感影像地表覆盖分类

以高空间分辨率遥感影像为研究对象,将纹理特征与影像的光谱特征结合起来,用于地表覆盖类型分类。设计了一种基于傅里叶谱纹理的分类策略,对主成分分析后的第1、2主分量特征影像,利用径向谱（r-spectrum）提取纹理特征,并将纹理与光谱特征结合起来,构建了不同的分类特征用于支持向量机分类模型。以Salinas数据集和QuickBird影像为例,验证该算法。结果表明,纹理与光谱信息的结合可以明显提高高分辨率遥感影像的分类精度;由傅里叶径向谱提取的纹理特征可以很好的应用到高分辨率遥感影像的分类问题中,分类精度高于基于傅里叶总能量谱和灰度共生矩阵的分类精度;利用该算法对PCA变换后的第1和第2分量提取的纹理特征具有一定的互补性,并且结合多特征图像的纹理特征提取优于单特征图像的纹理特征提取。     

PCA、ICA和Gabor小波决策融合的SAR目标识别

提出了一种基于主成分分析(PCA)、独立分量分析(ICA)和Gabor小波决策融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标识别方法。首先用PCA、ICA和Gabor小波变换分别对SAR目标图像提取特征向量,再用3个支持向量机分类器分别对3种方法提取得到的特征向量分类,通过基于等级的决策融合方法对3个支持向量机分类器的输出进行决策融合,得到最终类别决策结果。采用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,PCA、ICA和Gabor小波决策融合后得到的识别率高于单独用其中任何一个特征得到的识别率。因此,该方法可提高目标的正确识别率,是一种有效的SAR图像目标识别方法。     

结合多尺度几何分析和KICA的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析ICA(Independent Component Analysis)的遥感图像变化检测精确度,更好地实现地表覆盖的动态监测,将多尺度几何分析和核独立分量分析KICA(Kernel Independent Component Analysis)相结合应用于遥感图像的地表覆盖变化检测。首先利用Contourlet变换、复Contourlet变换CCT(Complex Contourlet Transform)、非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)等多尺度几何分析对土地遥感图像进行多尺度分解;然后对分解后的数据进行核独立分量分析,通过核函数将数据映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的分量;最后将分离后的地表变化分量转化为图像分量,再采用最大类间方差法对变化图像进行分割,实现地表覆盖的变化检测。给出了本文方法和近年来提出的基于ICA、基于KICA、基于小波变换和ICA等变化检测方法的实验结果,并进行了分析和定量比较。实验结果表明,基于多尺度几何分析和KICA的变化检测方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,其中基于NSCT和KICA方法的错判和漏检误差最小,且在边缘细节方面处理得更好,而基于Contourlet变换和KICA方法的检测效率相对较高。     

基于独立成分分析的高光谱变化检测

现有的变化检测方法并未充分研究变化前后高光谱遥感影像端元的联系,不能准确地分析地物变化信息。本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱遥感影像变化检测方法,对差值影像进行基于偏斜度的独立成分分析,在不同组分图中分别显示单一地物的变化情况,进而提取变化信息。实验表明,该方法能够在获得较高检测率的同时维持较低的误检率,检测效果优于传统方法。     

PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感矿化蚀变信息提取

为了进一步提高遥感矿化蚀变信息提取的精度,本文提出了一种基于主成分分析PCA (Principal Component Analysis)和布谷鸟算法优化支持向量机SVM (Support Vector Machine)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先,通过波段比值法增强研究区遥感图像中的矿化蚀变信息,并获得比值图像;然后,对比值图像进行主成分分析,进而提取训练样本;接着,利用SVM对训练样本进行训练,同时采用布谷鸟算法求取SVM的最优核参数及惩罚因子,构造最优SVM模型;最后,运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息提取。选择青海省五龙沟地区为研究区,提取羟基及铁染蚀变信息。实验结果表明,与主成分分析法、基于光谱角法和SVM的方法、基于粒子群和SVM的方法及基于波段比值、PCA和粒子群优化SVM的方法等4种方法相比,本文方法获得的遥感矿化蚀变信息和已知矿点的吻合度最高,提取效果最好。     

顾及遥感影像场景类别信息的视觉单词优化分类

传统词包模型的视觉词典忽略了场景本身包含的类别信息,难以区分不同类别但外观相似的场景,针对这个问题,本文提出一种顾及场景类别信息的视觉单词优化方法,分别使用Boiman的分配策略和主成分分析对不同场景类别视觉单词的模糊性和单词冗余进行优化,增强视觉词典的辨识能力。本文算法通过计算不同视觉单词的影像频率,剔除视觉词典中影像频率较小的视觉单词,得到每种场景的类别视觉词典,计算类别直方图,将类别直方图和原始视觉直方图融合,得到不同类别场景的融合直方图,将其作为SVM分类器的输入向量进行训练和分类。选取遥感场景标准数据集,验证算法,实验结果表明:本算法能适应不同大小的视觉词典,在模型中增加场景类别信息,增强了词包模型的辨识能力,有效降低场景错分概率,总体分类精度高达89.5%,优于传统的基于金字塔匹配词包模型的遥感影像场景分类算法。     

特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估

高分辨率遥感图像场景分类方法主要涉及两个环节:特征提取以及特征分类,分类器的设计已经相对成熟,当前工作的重点是特征提取策略的研究。为了进一步推动特征提取策略的研究,将特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性和定量评估。首先,回顾了高分辨率遥感图像场景分类的发展历程;然后,对现有高分辨率遥感图像场景分类方法的特征提取策略进行分类总结,并从理论上将各类特征提取策略对场景分类性能的影响进行定性评估;最后,在3个规模较大的数据集上对多种特征提取策略进行实验对比,将不同特征提取策略对场景分类性能的影响和各数据集的复杂度进行定量评估。     

实例分析遥感图像处理中的主成分分析

主成份分析是建立在统计特征基础上的多维(如多波段)正交线性变换。它是遥感图像处理中最常用也是最有用的变换算法之一。本文研究了主成份分析的原理、几何解释与计算过程,并用遥感影像和数据加以说明。     

A Multispectral Remote Sensing Data Spectral Unmixing Algorithm Based on Variational Bayesian ICA

Mixed pixel is a key issue in medium to coarse resolution remote sensing image, and it seriously restricts the remote sensing classification. This paper presents an Independent component analysis (ICA) algorithm based on the variational Bayesian (VB) methods, named VBICA, for spectral unmixing in multispectral remote sensing image. The model assumes that the mixed pixels to be separated are given as linear mixtures. The matrixes of linear mixtures are assumed to be unknown. In the Bayesian framework, the endmember and abundance have finally been achieved with Bayesian inference and approximate variational algorithm. The proposed method is evaluated and tested on a numerical simulative image from the noise resistance, area size, pixel purity, estimated number of endmembers and real multispectral remote sensing image of 100?×?100 pixels. Experimental results on simulated image demonstrated that compared to the Fast ICA algorithm, the proposed algorithm can give more accurate results, and the validity of the proposed algorithm is verified by the real multispectral remote sensing image of the similarity on spectral curves, average similarity and ground objects distribution maps.     

面向海洋应用的无人机遥感图像配准研究

在海洋应用中,大面积水体的同名点匹配相比陆地更加困难,制约了无人机遥感图像的配准精度和收敛速度。本文提出了一种改进算法适用于海洋无人机遥感应用,采用主成分分析（PCA）和水体阈值方法去除水体,获得图像中非水体区域的分块图像,然后利用仿射-尺度不变特征变换算法（ASIFT）进行图像的特征点提取和重叠图像非水体区域的同名点匹配。通过海岛、海岸线的无人机遥感试验结果表明,基于改进算法,在不增加时间开销的情况下,可以增加30%~50%的同名点数量,精度提高约5%~10%。文中方法适应用于海洋无人机遥感的序列图像配准,为海岛、海岸线的遥感监测提供了有效的技术支持。