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人工神经网络在多源遥感影像分类中的应用 总被引:19,自引:1,他引:19
在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改变BP神经网络的主要缺点,提出对同一地区空间配准的Landsat TM3,TM4,TM5影像和航空SAR影像,一方面采用该种网络对两类影像分别进行分类,将其分类结果按提出的融合规则进行分类融合得到最终分类结果,另一方面采用该网络对两类影像进行融合分类,得到相应分类结果,比较这两者的结果表明,基于改进的BP神经网络用于土地利用分类 相似文献
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提出了一种基于决策级融合的遥感影像分类方法。该方法对遥感影像特征以最大似然分类器进行预分类,应用Adaboost算法将分类的结果进行决策级融合,实现影像的分类。实验结果表明,该方法的分类精度较传统分类方法有明显的提高。 相似文献
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基于Bayes融合法的多源遥感影像分类 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了顾及各类数据源成像模型,上下关系模型的可靠性的基于Bayes融合分类的方法,并采用该方法对LandsatTM和航空SAR影像进行了土地利用分类试验。结果表明,同单独SAR影像分类结果相比,融合分类法将分类精度提高了20%。 相似文献
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基于PCA-BPNN的多光谱遥感影像分类 总被引:7,自引:0,他引:7
基于BP算法的神经网络方法目前已广泛运用于遥感影像分类,提出一种主成分分析(PCA)与BP神经网络相结合的遥感影像分类方法——PCA-BPNN,实验证明该方法是可行并且有效的,在减少计算量和加快收敛的同时,提高了分类的精度。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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提出了顾及各数据源成像模型、上下文关系模型和可靠性的基于Bayes融合分类的方法,并采用该方法对Landsat TM和航空SAR影像进行土地利用分类试验。结果表明:同单独SAR影像分类结果相比,融合分类法将分类精度提高了20%。 相似文献
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将遗传算法与BP网络结合,并两次运用遗传算法,得到BP网络的初始网络参数及初始权值矩阵(阈值),再应用BP网络对各参数进行细调,将训练好的网络应用于特征级遥感影像融合,最后应用MATLAB软件对该算法进行仿真实验,得到较好的结果,并进一步对融合结果进行评价。 相似文献
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SAR与TM影像融合及在BP神经网络分类中的应用 总被引:9,自引:1,他引:9
以加拿大Radarsat SAR与美国Landsat TM影像为信息源,分别将SAR与TM影像的DN值转换为表征地物特征的后向散射系数和反射率,利用改进的SVR法进行融合,同时与HIS,Brovey以及小波变换的融合效果作定量比较,并利用优化的BP神经网络模型,以相同的训练区分别对融合前后的影像进行监督分类。结果表明:改进的SVR法融合影像的光谱信息保持性、信息量以及分类精度都优于常用的融合方法,且分类精度比TM影像有较大提高。 相似文献
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高分辨率遥感影像中的场景信息,对影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出一种基于PCAnet的高分影像场景分类算法,无监督地逐级提取深层特征。首先,利用显著性探测算法获取显著图,根据显著区域,采样具有代表性的影像块作为初始样本集;然后,将样本集输入到PCAnet中进行特征提取;最后,利用支持向量机(SVM)进行分类。高分影像场景数据UC Merced 21类实验表明,与已有方法相比,本文方法能够有效地提高分类精度。 相似文献
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基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感影像的分类特点,提出了一种基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分娄算法。首先阐述了Hopfield神经网络的结构及其工怍原理,分析了Hopfield神经网络优化规则;然后在Hopfield神经网络通用模型基础上,实现了Hopfield神经网络的算法。实验结果表明,这种分类器具有较高的精度与效率,分类结果优于最大似然分类法。 相似文献
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利用快速离散Curvelet变换的遥感影像融合 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于快速离散Curvelet变换的遥感影像融合方法。首先,对经过空间配准的多光谱和全色影像分别进行快速离散Curvelet变换。然后,对低频子带采用局部标准差加权策略,对中高频子带采用绝对值最大策略,对高频子带采用直接替换策略,反变换后即可得到融合影像。IKONOS、QuickBird、World-View-2多光谱和全色影像的融合实验和定量评价结果表明,该方法较传统方法有明显优势。 相似文献
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基于SOM神经网络的城市土地覆盖遥感分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
土地覆盖及其变化的研究作为区域及全球环境变化研究所需的极为重要的地表参数,是遥感应用分析的主要内容之一。以往所采用的遥感分类方法主要针对侧重于土地社会属性的土地利用类型的分类研究且很难获得理想的精度。本文在非监督的自组织映射神经网络的基础上进行了一定的改进,构建了有监督的神经网络模型,以湖南省长沙市主城区的土地自然属性为侧重点,对其土地覆盖进行分类。实验结果表明:利用本文所使用的方法得到的分类结果,其总体精度和Kappa系数均高于传统的分类方法得出来的分类结果。 相似文献
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针对红外与可见光图像融合对比度不高,易丢失细节信息等问题,提出了一种非下采样Contourlet变换域内基于特征激励的自适应PCNN红外与可见光图像融合方法。PCNN模型采用平均梯度和赋时矩阵来自适应调节其链接强度和迭代次数等参数。对NSCT多尺度多方向高低频子带系数,分别采用特征激励PCNN,根据点火时间图的区域能量来选择融合系数。实验结果表明,该方法能够有效地融合红外和可见光图像信息,对比度高,细节保持好,无论在视觉效果上还是客观评价指标上,优于常用的图像融合方法。 相似文献