共查询到16条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
随着遥感技术的发展,将会有更多不同时间、空间分辨率的遥感图像数据应用于各个领域的工程中,遥感图像的模式识别便成为当前遥感图像应用研究领域中一个很重要的研究方向。人工神经网络(Artificial Network Networks,ANN)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。基于神经网络的遥感图像识别是遥感图像处理领域这几年的研究重点。本文首先介绍了人工神经网络和模式识别算法的基本理论知识,然后利用人工神经网络在Matlab工具箱环境中进行高空间分辨率的遥感图像识别。 相似文献
2.
基于证据理论的遥感图像分类方法探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
遥感图像分类是一项十分重要而且复杂的问题。传统的图像分类方法多数是基于贝叶斯主观概率理论的图像分类方法,由于其在解决不确定性问题上存在诸多缺陷,近年来,将数学的证据理论应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势。本文首先介绍了证据理论与贝叶斯主观概率理论对于解决不确定性问题的差异,证据理论的主要定义和算法。文中还重点介绍了证据理论用于模式识别的支持度函数,并将支持度应用于图像分类,得到像元级按大类(如土地利用的城镇用地、耕地、林地和水体)划分的支持度表面,然后进行硬分类叠加,得到初次分类结果,再进行精度评估。如果不满足精度要求,再对各类支持度小于某域值的像元进行二次分类,如此下去,直到达到分类所要求的精度。该方法的主要优点是可以进行分类后的再分类,且精度非常高,而贝叶斯分类不可以进行分类后的再分类,只能重新训练样本进行整体分类,效率低,精度也难提高。该方法理论可靠,实用性强,易操作,有研究潜力。 相似文献
3.
提出了一种基于改进粗糙集和NSCT的红外遥感图像增强方法。该方法首先利用NSCT对图像进行分解,得到多层多方向子带系数;然后根据相邻尺度和不同方向的子带中图像噪声、脆弱边缘等不同成分的系数分布,使用粗糙集对其进行分块,并制定合理的决策规则;再通过集合运算对系数中不同子块采用不同的处理方法,一方面抑制噪声,另一方面保护图像中的脆弱边缘结构,并采用增强函数对其进行不同程度的增强;最后对处理过的NSCT系数进行重构,获得增强后的红外图像。实验表明,该算法相对于其他传统红外遥感图像增强算法具有较好效果。 相似文献
4.
5.
6.
7.
基于RBF神经网络的遥感影像分类算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了运用径向基函数神经网络和K均值法进行遥感影像分类的算法,以实际的遥感影像分类为例,通过与传统的最小距离法进行比较,对RBF神经网络分类器的优点进行了归纳,并就算法实施中的一些问题进行了探讨。分析结果表明,RBF神经网络是一种有效的图像分类器。 相似文献
8.
9.
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
10.
遥感图像分类与后处理综合技术研究—基于约束满足神经网络方法 总被引:3,自引:0,他引:3
遥感图像计算机分类的精度问题是阻碍计算机遥感信息处理系统实用化的一个关键问题。将分类后处理中的分类结果平滑过程模型化为约束优化问题,采用神经网络方法把分类结果平滑过程与遥感图像分类过程结合起来,提出了基于约束满足神经网络的遥感信息分类与后处理综合技术。实验表明该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。 相似文献
11.
辅以纹理特征的遥感影像神经网络分类 总被引:3,自引:0,他引:3
将由变差函数提取出的纹理信息与光谱信息相结合,运用神经网络方法进行分类和地物识别,并与最大似然法的分类结果进行对比分析,结果表明该方法明显提高了遥感影像的分类精度. 相似文献
12.
13.
目标识别是遥感高分辨率影像时代的重要应用方向.采用深度卷积神经网络对遥感影像学习训练,能够从遥感影像中自动提取出多个具有代表性的典型地物特征以及特征组合,并应用于多变而复杂的遥感影像数据中进行目标分类识别.本研究选用NWPU VHR-10数据应用于Faster R-CNN卷积神经网络模型中,并采用MAP进行评价,研究中... 相似文献
14.
联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类 总被引:1,自引:2,他引:1
高分辨率遥感影像中的场景信息,对于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。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类。两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan 7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度。 相似文献
15.
对于具有复杂场景的遥感影像,提出了基于各向异性扩散特征保持平滑的简化LEGION算法,弥补传统LEGION图像分割算法对噪声敏感的不足。对于多(高)光谱影像,则采用马氏距离计算光谱向量间的连接权得到扩展LEGION算法进行分割。实验结果表明,LEGION算法较传统的图像分割方法对单波段灰度遥感影像目标及其重要细节部分的分割效果更显著;扩展LEGION算法适用于多光谱遥感影像分割。 相似文献
16.
基于粗糙理论的RBF网络及其遥感影像分类应用 总被引:6,自引:0,他引:6
将粗糙集合概念与模式分类过程相联系,构造粗糙集意义下的RBF网络表示形式,并利用遗传算法实现其粗糙逻辑机制。研究粗糙集意义下RBF映射理论在遥感影像分类应用中的具体算法和实现过程,以Landsat TM影像进行的土地覆盖分类实验为例,对分类过程和结果进行综合分析,认为该方法在网络结构、收敛性和分类精度等方面具有一定的优势。 相似文献