基于混沌遗传算法的遥感影像分类

为提高遥感影像分类精度,本文提出基于混沌遗传算法(Chaos Genetic Algorithm)的遥感影像分类方法.首先应用混沌遗传算法对样本进行自学习得到全局最优的聚类中心,然后通过得到的聚类中心对整幅影像进行分类.该方法利用混沌变量的遍历性,进行粗粒搜索,优化遗传算法的初始种群,从而提高收敛速度;对经过选择算子、...     

基于神经网络的遥感影像分类研究

由于传统遥感影像分类方法存在不足，故采用BP神经元网络进行遥感影像分类研究。阐述了算法原理、实现步骤以及改进方法。通过实验示例，将BP神经元网络的分类结果与传统统计方法分类结果进行比较，获得了有意义的结果。     

基于BP人工神经网络的遥感影像分类

重点讨论了遥感图像分类处理过程中应用效果显著的BP神经网络方法,并在Matlab软件平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与ERDAS软件平台下的监督分类结果进行分类精度评定比较分析。结果表明,基于BP神经网络的遥感图像分类总精度比ERDAS软件平台下的监督分类的总精度高,是一种有效的遥感影像分类方法。     

基于自适应共振模型的遥感影像分类方法研究

人工神经网络（ANN）是人视觉和服的基本功能的抽象、简化和模拟。在对遥感影像的综合解释应用中，与传统的统计方法和符号逻辑方法相比较，ANN更接近人对影像的视觉解译分析过程。自适应共振理论（ART）是一种自组织产生认知编码的神经网络理论，其自组织、反馈式增量学习机能，能兼顾适应性和稳定性，克服了一般神经网络学习速度慢、网络结构难以确定、局部最小陷阱等缺陷。以FUZZY－ART和ARTMAP为基础，提出基于ART遥感影像非监督和监督分类的一般模型，并以实际上土覆盖分类和城市结构信息提取为应用实例，通过与传统统计方法和一般ANN分类器相比较，ART具有正确率更同、学习速度快、自适应性等优点，是复杂数据分类和信息提取的有效工具。     

优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法

针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值和单一影像特征缺乏有效地物判别信息的问题,该文提出了一种遗传算法(GA)结合指数粒子群算法(ExpPSO)优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法(GA-ExpPSO-BP).该方法将设计的基于指数函数的ExpPSO与GA结合构建GA-ExpPSO算法,利用GA-ExpPSO算法对BP神经网络的权阈值进行初始寻优从而构建GA-ExpPSO-BP模型.以高分二号、资源三号遥感影像为实验数据,通过制作多特征融合数据集训练及实验验证.结果 表明:该方法的类别精度、总体精度和Kappa系数均最高,且训练耗时和误差最小,能有效改善影像的分类效果,提高分类效率和精度.     

基于形态学特征和神经网络的遥感影像分类

在遥感技术不断发展、空间分辨率不断提升的大背景下,对遥感影像进行特征提取并进行分类成为遥感的重要课题。本文采用数学形态学技术进行特征提取,得到了形态特征、扩展形态特征、属性特征、扩展属性特征这4种形态学特征类。利用形态学特征和BP神经网络,改变采用的形态学特征,形态学特征提取中使用的参数以及BP神经网络的隐藏层数和隐藏层神经元数分别进行监督分类,计算各自的OA以及Kappa系数,比较其大小。分类结果精度评价表明扩展形态特征分类效果和扩展形态特征分类效果较好,适用于对遥感影像分类;而隐藏层神经元的数目和隐藏层的层数对分类结果没有显著影响。     

基于布谷鸟算法的遥感影像智能分类

提出了一种新的基于布谷鸟算法的智能式遥感分类方法。采用布谷鸟智能优化算法,自动搜索遥感影像各波段的最优阈值分割点,并定义各波段最优阈值分割点和影像分类目标类别的连线为布谷鸟的最佳解,构造以If-Then形式表达的遥感分类规则。将所提的基于布谷鸟算法的影像分类方法应用于ALOS影像分类中,并与蜂群智能遥感分类方法和See5.0决策树方法进行了对比分析。结果表明,布谷鸟智能遥感分类的总体精度和Kappa系数均比蜂群智能遥感分类和See5.0决策树方法更高,该智能遥感分类方法具有更好的分类效果。     

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。     

基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类

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。     

基于改进决策树算法的山区遥感影像变化检测方法

为了能够精准检测山区遥感影像变化,提出一种基于改进决策树算法的山区遥感影像变化检测方法。利用K-SVD算法始化处理过完备字典,采用带有噪声的山区遥感影像训练字典,通过学习获取的字典稀疏表示含噪山区遥感影像,得到每个小块影像的稀疏表示系数,平均处理小块影像,获得去噪后的山区遥感影像。采用邻域相关分析技术获取描述上下文信息的邻域相关影响,通过邻域像素间的相关性展开模板匹配得到匹配误差。同时根据方向梯度信息提取山区遥感影像的结构特征,将邻域相关影像、匹配误差和结构特征输入改进后的决策树算法,将其作为分类属性,检测出山区遥感影像变化,实现山区遥感影像变化检测。实验结果表明,所提方法可有效检测出山区遥感图像的变化,并且检测500个样本图像的时间仅为335.4 s,因此,该方法可以获取准确率更高且检测时间更短的山区遥感影像变化检测结果。     

GABA算法的遥感图像分类

为了弥补蝙蝠算法后期收敛速度慢、寻优精度不高、易陷入局部最优值的缺点,本文提出了一种新的遥感图像分类算法--GABA算法,该算法将遗传算法中的选择、交叉、变异操作应用到蝙蝠算法中,使蝙蝠算法具有变异机制,避免种群个体陷入局部最优,提高了算法全局寻优能力,增加了蝙蝠算法的多样性。同时,为了突出本文算法的优点,试验将蝙蝠算法、K-means算法、粒子群算法与本文算法结果进行比较,分析评价遥感图像的分类结果。试验表明本文算法在遥感图像分类应用中既提高了分类精度又减少了分类时间,是一种可行、有效的遥感图像分类方法。     

小波阈值改进算法的遥感图像去噪

通过对于文献中已有小波阈值去噪方法的研究,结合已有的一些小波阈值去噪函数,提出了相应的小波阈值去噪的改进方法来完善和提高小波阈值去噪的处理能力和可行性。该阈值函数加入了有效的调整系数来控制函数的可变。该函数不但同时保留了相应的传统小波硬阈值、软阈值衍化的优点,也提高了相应精度指标。利用该函数阈值去噪不仅在经典的图像中起到很大的改善,在遥感图像的去噪处理方面也有明显的精度提高。该方法通过去噪评价指标均方差（MSE）,峰值信噪比（PSNR）,信噪比（SNR）,均方根误差（RMSE）进行去噪后图像的评价。该改进的阈值函数方法对于图像的处理后评价指标明显有所改善。     

一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法

提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法,对梯度影像进行区域自适应阈值分割,提取分割标记,然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割。实验结果表明,该算法能够有效解决遥感影像不同区域的分割问题,达到比较理想的水平。     

基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征     

BS-GEP算法在水利遥感图像分类中的应用

在地物环境状况较为复杂时传统基于统计学遥感分类算法难以得到较高的分类精度。针对这一问题,这里将基于分组策略的改进基因表达式编程算法(BS-GEP)应用到遥感图像分类问题中,避免传统的基因表达式编程算法由于种群多样性破坏引起局部收敛,解决地物状况复杂时难以得到较高分类精度的问题。实验结果表明:基于分组策略的基因表达式编程算法的分类器提取的分类规则能转为数学表达式形式并能获得较高的分类精度,与基因表达式编程算法(GEP)相比分类结果混淆程度相对较低,与最大似然法相比分类结果相对清楚,模型分类精度达到93%。     

基于Gabor函数的遥感影像特征与分类

随着SPOT,IKONOS,QUICKBIRD等高分辨率遥感影像的广泛应用,作为遥感影像重要信息之一的纹理信息的提取和利用,在遥感影像分类中呈现出了举足轻重的作用.本文介绍了影像纹理分析中常用的Gabor函数的原理、分类的方法、Gabor变换的特点及应用.     

AdaTree算法在遥感影像分类中的应用

为了进一步提高遥感图像分类的精度,提出了一种基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类算法。首先利用Log-Gabor小波对遥感图像进行多方向、多分辨率滤波,提取遥感图像的纹理特征;同时计算遥感图像的Krawtchouk矩不变量,作为遥感图像的边缘形状特征,并与基于Log-Gabor小波提取的纹理特征构成完整的特征向量;最后依据所提取的特征向量利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对待分类图像进行分类,得到最终的遥感图像分类结果。实验结果表明,与近年来提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3种遥感图像分类算法相比,本文算法在主观视觉效果和分类精度等客观定量评价指标上都有了明显的改善,是一种行之有效的遥感图像分类算法。     

用改进的BP网络进行图像边缘检测

由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此提出了一种基于改进BP网络的边缘检测方法。在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量,然后用样本图像对四层BP网络采用改进BP算法进行训练。最后,将训练后的网络用于图像的边缘检测。实验证明这种方法是有效的。     

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。