基于遥感与GIS的西部山区高速公路路域生态环境评价研究

针对西部山区的自然地理条件和高速公路建设运营对生态环境的扰动,基于RS和GIS技术,以陕西省成旬商速公路为研究案例,从植被覆盖变化、水土流失、景观生态、地形地貌等方面对路域生态环境进行宏观评价。选用C#语言结合SuperMap Objects组件,在Microsoft．NET平台上设计和开发基于GIS的高速公路路域生态...     

基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类

针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核.其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小波支持向量机).并选取北京昌平地区的国产高光谱数据operational modula...     

高光谱遥感影像SVM分类中训练样本选择的研究

支持向量机(SVM)分类的关键是发现分类最优超平面及类别间隔,而混合像元比纯净像元更接近类别边界,更容易找出最优超平面。本文针对SVM分类器的特点,在高光谱数据分类中采用混合像元作为训练样本对SVM进行训练,试验表明采用类别边界上的混合像元作为训练样本是可行的,能够获得与纯净训练样本接近的分类精度,进一步验证了SVM分类对训练样本空间分布依赖度较低的特点。     

特征维数对支持向量机分类器性能影响的研究——以高光谱遥感影像为例

本文为验证SVM对高维特征的适应性和可靠性,针对不同特征提取方法与特征组合,以国产OMISⅡ传感器获得的北京昌平地区高光谱遥感据为例,对SVM分类器中特征维数对分类准确率的影响进行了试验,通过对主成分分析、最小噪声分离算法、相关系数分组后特征提取、导数光谱等的分析,表明SVM分类器的分类精度随着特征维数波动,其中主成分分析降维后提取的特征具有用于分类能够获得最高的准确率。通过与最大似然法和光谱角制图分类算法的比较,说明在同样的特征输入情况下SVM分类算法分类的准确率高于最大似然法和光谱角制图分类器。     

利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取

基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余方差和光谱规范化特征值方面优于采用传统欧氏距离计算邻域的Isomap方法。实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。     

一种基于分形维数的高光谱遥感波段选择算法研究

随着高光谱遥感的发展及其应用的拓展,针对高光谱遥感数据特点的信息处理技术成为高光谱发展的一个重要问题。在常规降维算法的基础上,基于分形理论分析高光谱遥感影像的空间结构特征,并以分形维数作为衡量波段质量的一个指标,设计最优波段指数进行影像最佳波段组合选择。通过与其他常用的波段选择算法的比较,表明该算法具有较好的效果,能够有效应用于波段选择。     

永定客家土楼世界遗产地土地覆盖与生态变化遥感评价

以世界文化遗产客家土楼所在地福建省龙岩市永定区及其规划保护区(湖高区)为研究区,选取1988年、1996年、2002年、2009年和2014年5期Landsat系列卫星影像,应用多分类器集成及新型遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI)获取研究区5个时期土地覆盖分类图及RSEI图,采用分类后变化检测方法获得研究区土地覆盖及生态环境变化情况。结果表明:(1)1988—2014年26 a间研究区土地覆盖变化明显,林地、灌木/草地、建设用地面积快速增长,耕地、退化地、开垦地面积大幅减少;(2)RSEI适合用于土楼遗产地生态环境评价;(3)2个研究区的生态质量1988—1996年间均下降,其后均呈逐年上升趋势;(4)从土地覆盖与生态环境的关系来看,生态质量变好区域位于坡耕地、原有中高海拔退化地及开垦地转化为林草地区域;变差区域集中在林草地转化为耕地、退化地和开垦地区域以及城镇周边扩展区域。     

多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性评价与集成应用

针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。     

一种基于小波变换的新的边缘检测方法

阐述了基于小波变换模局部极大值的多尺度边缘检测原理.提出一种基于图像的小波分解细节来检测图像边缘的方法,经实验,该方法得到的边缘图像明显好于经典的边缘检测算子.     

融合光谱指数与高分影像的塑料大棚语义分割模型

准确获取塑料大棚的空间分布及其动态变化信息对农业发展规划、粮食评估、生态环境监测具有重要意义。高分辨率遥感影像可提供精细的塑料大棚形状、边界等细节信息,符合精准农业的发展需求,在重点区域塑料大棚精准调查中具有不可替代的优势。然而,目前基于高分辨率影像的塑料大棚解译模型面临先验信息不足、难以兼顾解译精度和模型复杂度的难题。针对此问题,提出一种融合新型塑料大棚指数(advanced plastic greenhouse index, APGI)与高分红绿蓝（red green blue,RGB）影像的塑料大棚语义分割模型。该模型主要由APGI语义分支、RGB语义分支和RGB细节分支等组成,并使用注意力机制,融合APGI指数包含的可靠先验信息和高分RGB影像提供的空间细节信息。此外,提出一种边界信息引导的模型训练机制,提升模型对塑料大棚边界像素的精确识别能力。研究发现,在注意力机制引导的融合框架下,中分辨率的APGI指数可有效提升高分影像的塑料大棚识别能力。实验证明,所提模型在明显提升塑料大棚解译精度的基础上,大幅精简了语义分割模型的参数量和计算复杂度,满足高分辨率影像塑料大棚快速、精准解译...