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基于SVM的多源信息复合的高空间分辨率遥感数据分类研究 总被引:47,自引:1,他引:47
遥感图像尤其是高空间分辨率(1—4m)遥感图像在土地利用和土地覆盖变化方面有着广阔的应用前景,传统高空间分辨率遥感图像信息提取方法存在精度和分类效率低的不足。本文提出的基于SVM的分类方法,复合光谱、纹理和结构信息等多源数据信息,对IKONOS高空间分辨率图像进行分类,并与最大似然法和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明,多源数据复合的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法,能够有效解决单源数据信息图像分类效果破碎的问题;总精度达到68.38%,Kappa达到0.5993;对高维输入向量具有高的推广能力;比单源信息的SVM和最大似然方法图像分类精度更高,适合高空间分辨率遥感图像分类。 相似文献
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刘少创 《武汉测绘科技大学学报》1994,19(1):45-51
在分析了基于光谱特征的统计模式识别方法用于遥感图像的计算机分类的不足之后,探讨了进一步提高遥感图像分类结果精度及可靠性的途径,指出了在遥感图像的计算机自动分类过程中,综合利用遥感图像多光谱特片及光谱特征以外的辅助信息对遥感图像进行分类是解决上述问题的有效方法,并通过笔者研制的草场资源分类专家系统GES说明了专家系统技术用于遥感图像分类能够有效地解决分类过程中综合利用各种辅助信息的问题。 相似文献
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基于空间数据发掘的遥感图像分类方法研究 总被引:16,自引:0,他引:16
采用数据发掘技术从 GIS数据库和遥感图像中发现知识,用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径:在空间对象粒度上学习和直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围,同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区 SPOT多光谱图像和 GIS数据库进行土地利用分类的试验证明,归纳学习能较好地解决同谱异物、同物异谱等问题,显著提高分类精度,并且能够根据发现的知识进一步细分类,扩展了遥感图像分类的能力。 相似文献
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一种简单加入空间关系的实用图像分类方法 总被引:10,自引:0,他引:10
遥感图像分类是遥感图像处理的一项基本内容,也是遥感应用中关键的一步。为了提高分类的精度,一方面是对光谱信息的合理利用;另一方面,可以加入新的信息源,即进行多源数据处理,并加入地学知识,尤其是对空间信息的利用是至关重要的。但是由于地学知识的复杂性及空间信息利用的难度以及数据源的限制,尚无公认的实用方法。该文提出了一种简单加入空间关系的分类方法,在没有其它数据源的情况下,利用空间关系特性,在分类中构造两个空间关系波段,实现空间约束,部分消除仅依赖光谱数据分类而引起的同物异谱和同谱异物造成的分类错误。简单实用,同时也验证了空间关系在分类中的重要性。 相似文献
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刘少创 《武汉大学学报(信息科学版)》1994,(1)
在分析了基于光谱特征的统计模式识别方法用于遥感图像的计算机分类的不足之后,探讨了进一步提高遥感图像分类结果精度及可靠性的途径,指出了在遥感图像的计算机自动分类过程中,综合利用遥感图像多光谱特征及光谱特征以外的辅助信息对遥感图像进行分类是解决上述问题的有效方法,并通过笔者研制的草场资源分类专家系统GES(GrasslandResourcesClassificationExpertSystem)说明了专家系统技术用于遥感图像分类能够有效地解决分类过程中综合利用各种辅助信息的问题。 相似文献
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高光谱遥感图像光谱分辨率高、波谱连续、图谱合一,这为精细地物分类、探测和识别提供了数据基础。然而,由于高光谱遥感图像空间分辨率的局限性及地物场景的复杂分布,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像。混合像元是高光谱遥感图像精细信息提取与分析中的难点。解决混合像元问题,实现亚像元级信息的提取与分析是近年来高光谱遥感图像解译的热点和前沿。本文系统梳理了高光谱遥感图像亚像元信息提取的主要研究内容,具体从混合像元分解、亚像元制图及亚像元目标探测3个研究方向综述了经典方法,并对国内外相关方向的研究进展、发展前沿及主要挑战进行了分析与评价,最后分析讨论了高光谱遥感图像亚像元信息提取研究在模型构建、优化求解及与应用结合等方面的研究趋势及方向。 相似文献
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基于空间数据发掘的遥感图象分类方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
采用数据发掘技术从GIS数据库和遥感图像中发现知识,用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径;在空间对象粒度上学习直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围,同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区SPOT多光谱图像和GIS数据库进行土地利用分类的试验证明,归纳学习能较好地解决同划物、同物异谱等问题,显提高分类精度,并且能够根据发现的知识进一步 相似文献
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地形信息光谱数据库系统设计与开发 总被引:1,自引:0,他引:1
地形信息光谱数据库以地形信息波谱数据的知识化、定量化和实用化为目标,是一个集地物光谱实测数据、环境参数、景观图片数据、影像数据、测绘知识等于一体的地形信息光谱知识库,具有数据转换、检索查询、可视化分析及光谱匹配等功能。地形信息光谱数据库实现了地物波谱数据与地形图中地形要素的有机结合,为地形要素属性信息自动分类提供了技术支撑和实验环境,为快速实现地形图的测制与更新提供新的技术方案。 相似文献
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We present an automatic approach for object extraction from very high spatial resolution (VHSR) satellite images based on Object-Based Image Analysis (OBIA). The proposed solution requires no input data other than the studied image. Not input parameters are required. First, an automatic non-parametric cooperative segmentation technique is applied to create object primitives. A fuzzy rule base is developed based on the human knowledge used for image interpretation. The rules integrate spectral, textural, geometric and contextual object proprieties. The classes of interest are: tree, lawn, bare soil and water for natural classes; building, road, parking lot for man made classes. The fuzzy logic is integrated in our approach in order to manage the complexity of the studied subject, to reason with imprecise knowledge and to give information on the precision and certainty of the extracted objects. The proposed approach was applied to extracts of Ikonos images of Sherbrooke city (Canada). An overall total extraction accuracy of 80% was observed. The correctness rates obtained for building, road and parking lot classes are of 81%, 75% and 60%, respectively. 相似文献
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This work is a part of the OSCaR pilot study (Oil Spill Contamination mapping in Russia). A synergetic concept for an object based and multi temporal mapping and classification system for terrestrial oil spill pollution using a test area in West Siberia is presented. An object oriented image classification system is created to map contaminated soils, vegetation and changes in the oil exploration well infrastructure in high resolution data. Due to the limited spectral resolution of Quickbird data context information and image object structure are used as additional features building a structural object knowledge base for the area. The distance of potentially polluted areas to industrial land use and infrastructure objects is utilized to classify crude oil contaminated surfaces. Additionally the potential of Landsat data for dating of oil spill events using change indicators is tested with multi temporal Landsat data from 1987, 1995 and 2001. OSCaR defined three sub-projects: (1) high resolution mapping of crude oil contaminated surfaces, (2) mapping of industrial infrastructure change, (3) dating of oil spill events using multi temporal Landsat data. Validation of the contamination mapping results has been done with field data from Russian experts provided by the Yugra State University in Khanty-Mansiyskiy. The developed image object structure classification system has shown good results for the severely polluted areas with good overall classification accuracy. However it has also revealed the need for direct mapping of hydrocarbon substances. Oil spill event dating with Landsat data was very much limited by the low spatial resolution of Landsat TM 5 data, small scale character of oil spilled surfaces and limited information about oil spill dates. 相似文献
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高分辨率遥感植被分类研究 总被引:16,自引:0,他引:16
以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。 相似文献
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知识的综合发现:理论、概念及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了知识的综合发现思想,重点以空间对象关联中的相邻关系与空间特征属性为知识综合发现的研究对象,对相关问题进行了讨论,并提出了一个高效的知识综合发现算法。实例结果表明,本算法是高效的,发现的知识是有效、可理解的。 相似文献
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地面成像光谱数据的田间杂草识别 总被引:5,自引:0,他引:5
地面成像光谱数据兼具高光谱分辨率与高空间分辨率,在田间杂草识别中具有很好的应用前景。目前基于机器视觉的杂草识别方法以形状特征为主,当作物杂草形态相似时识别的困难和利用高光谱特征以像元为单元识别时效率较低,不利于实时自动化除草,因此,本文提出一种综合面向对象与高光谱特征匹配的杂草识别方法,在对作物杂草对象样本的形状特征和光谱曲线提取分析的基础上,建立基于形状特征规则与光谱角匹配的植物对象识别决策树,用于识别实验田中的作物杂草对象。实验结果表明,当场景中某些不同种类植物对象的形态相似时,基于形状特征规则与光谱角匹配的杂草识别方法可借助高光谱特征精细区分植物对象的种类,且在形状特征规则约束下使用高光谱特征匹配法识别植物对象,可克服"同物异谱"和"同谱异物"现象带来的不确定性,该方法识别精度可优于仅使用光谱角匹配法的情况,并优于使用颜色和形状分析技术的情况。 相似文献
19.
多光谱多角度遥感数据综合反演叶面积指数方法研究 总被引:10,自引:2,他引:10
叶面积指数是陆地生态系统的一个十分重要的结构参数。用遥感数据求取叶面积指数可以利用光谱的信息,比如通过植被指数来拟合一个经验关系,但很多植被指数明显受土壤背景的影响,对于有明显行结构的农作物,土壤的影响很难消除,植被指数的方法误差较大。多角度遥感包含了大量的地面目标的立体结构信息,具备求解植被特征参数的潜力,但通常多角度遥感反演对光谱信息的利用不足。与以往的反演方法相区别,该文利用行播作物二向反射模型,将多角度与多光谱数据结合进行行播作物LAI反演实验,并对反演算法进行了详细的敏感性分析实验,结果表明采用多角度、多光谱遥感数据相结合的方法可以有效反演行播作物的叶面积指数。 相似文献
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面向对象的遥感影像多层次迭代分类方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析应用对象化分析方法改进高空间分辨率遥感影像分类技术的基础上,提出了应用多层次的迭代模型改进分类流程,在自适应的迭代过程中有效地结合主导类别选择、高级对象特征计算、基于互信息的特征选择等技术提高对象化方法中丰富的影像特征的利用效率,同时,有机结合像素级特征信息弥补对象化特征。通过对SPOT5影像与航空影像两种数据源... 相似文献