基于纹理特征的遥感影像监督分类

影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要基础。纹理特征是影像的重要特征,本文主要实现基于纹理特征的遥感影像监督分类。首先对地物样本进行提取,通过样本训练统计各类地物纹理特征向量,建立纹理特征库;然后以各类地物的特征向量作为基准,采用最短距离分类器对影像进行分类;最后采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定,并与ERDAS专业软件分类结果进行对比分析。实验证明,本分方法取得了与ERDAS软件相当的分类效果,从而验证本文方法的可靠性。     

基于RBF神经网络的遥感影像分类算法研究

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。     

核聚类改进的RBF神经网络遥感影像分类

为提高RBF神经网络遥感影像分类算法的分类效果,本文提出了一种基于核聚类的改进方法。文中采用武汉地区的SPOT影像为实验数据,比较了改进算法与传统基于K均值的RBF神经网络的分类结果,试验表明改进算法的总体精度和Kappa系数均高于传统算法。     

基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究

分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性.     

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。     

基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类

提出了对每一类地物的光谱特征用一个高斯混合模型(Gauss mixture model,GMM)描述的新思路,并应用在半监督分类(semi-supervised classification)中。实验证明,本方法只需少量的标定数据即可达到其他监督分类方法(如支持向量机分类、面向对象分类)的精度,具有较好的应用价值。     

基于ENVI的遥感影像分类

传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的。这往往会产生"同物异谱,异物同谱"的问题,使得分类精度和效果不理想。因此本文采用基于专家知识的决策树C4.5法,利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树,与监督分类中的支持向量机法、最小距离法去比较。实验结果表明,几种分类方法中,决策树法分类法的分类规则易于理解,准确率较好,所需分类时间短,总体分类效果最为理想,验证了决策树法在遥感影像分类领域的优势。     

遥感影像监督分类

本文主要研究探讨遥感影像分类的监督分类法原理、技术、步骤及精度等问题。通过采用最大似然分类法对各种融合影像进行监督分类,比对结果,阐述最大似然分类法的特点。     

支撑向量机及其遥感影像空间特征提取和分类的应用研究

提出了基于支撑向量机（SVM）的遥感影像空间特征提取的新方法，并以SPOT全色波段影像上城市特征信息的提取为应用实例，并与人工神经网络（ANN）等特征提取方法进行综合比较，认为SVM方法不但能够获得比较高的分类精度，而且在学习速度、自适应能力、特征空间高维不限制、可表达性等方面具有优势。     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

面向对象的无人机影像分类研究

选取同处于夏收秋种时期、不同地点的3幅无人机影像进行面向对象分类。将影像在14个不同尺度上进行多尺度分割,以便获取对于分类对象较好的分割尺度。在对象基础上,将影像分为灌木、农田、道路、房屋及水体,并将分类结果精度与最大似然分类结果进行对比。结果表明,采用定量评价分割效果的方法,同时采用面向对象的方法进行信息提取,总体精度均在80%以上,明显高于最大似然分类。     

多级Bayesian Network的影像纹理分类方法

在影像分类的实际应用中,所提取的特征(或波段)间往往存在较大的相关性.为了把Naive Bayes Classifters (NBC)模型更好地应用于分类中,本文在研究NBC模型的基础上,从特征空间划分的角度,将它进一步推广为多级Bayesian Network.实验结果分析表明:由于多级Bayesian Network模型综合考虑了特征之间的条件依赖关系,它在分类精度方面一般高于原始的NBC和最大似然法.然而,对于不同的n值,其分类结果也有所不同.     

基于Naive Bayes Classifiers的航空影像纹理分类

在Naive Bayes Classifiers模型中,要求父节点下的子节点(特征变量)之间相对独立,然而在现实世界中,特征与特征之间是非独立的、相关的。提出一种预处理方法,实验结果表明,该方法明显地提高了分类精度     

基于深度学习理论的无人机影像分类

针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。     

基于核Fisher判别分析的高光谱遥感影像分类

高光谱遥感技术,将反映目标辐射特性的光谱信息与反映目标空间位置关系的图像信息有机地结合在一起.高光谱影像具有丰富的光谱信息,较全色、多光谱影像能够更好的进行地面目标的分类识别.在介绍核Fisher判别分析算法的基础上,选用径向基核函数,使用一对一或一对余构造多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳定的多类核Fisher判别分析分类器.通过OMIS和AVIRIS影像的分类实验,表明了核Fisher判别分析与支持向量机的分类精度相当,但是所需的训练时间较短.     

利用小波核最小噪声分离进行高光谱影像SVM分类

针对高光谱遥感影像线性特征提取方法在一定程度上会降低地物类别的可分性问题,在最小噪声分离变换基础上引入核方法,以小波核函数代替传统核函数,并将新型核最小噪声分离方法与支持向量机方法相结合,对高光谱影像数据进行分类。实验结果表明,基于小波核最小噪声分离变换的方法适合于高光谱遥感影像的非线性特征,将其应用于HYDICE系统与AVIRIS系统所获得的实验数据集,与对照算法相比,总体分类精度可提高3%~9%。     

基于半监督核模糊c-均值算法的北京一号小卫星多光谱图像分类

针对遥感图像数据大多不服从高斯分布以及遥感图像分类存在非线性、模糊性和标记数据少等问题,提出基于半监督核模糊c-均值算法的多光谱遥感图像分类方法.首先,把半监督学习理论和核理论同时引入模糊c-均值算法,形成半监督核模糊c-均值算法.然后,用该算法与k-均值算法、最大似然算法、多类支持向量、半监督核支持向量、模糊c-均值...     

模糊数学在全色航空影像分类中的应用

将模糊数学理论引入中小比例尺全色航空影像分类中，取得了一定的效果。试验表明模糊分类技术是一种较好的航空影像分类方法。