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针对面向对象的PolSAR影像分类中"维数灾难"的问题,该文提出过滤式与封装式联合的特征选择方法.该方法利用ReliefF算法和增益率评估模型作为特征过滤器剔除与分类相关性小的特征,采用CART算法进一步对剩余特征进行筛选,获得最优特征子集进行分类,并和Wishart监督分类、不进行ReliefF算法与增益率评估模型特征提取的分类方法进行比较.以GF-3影像数据为例进行实验,结果表明,本方法在时间成本和分类精度上较其他两种方法都有显著提高,验证了该算法在面向对象土地利用分类中的可行性. 相似文献
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基于影像多种特征的决策树分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了决策树分类CART算法原理,将纹理信息、NDVI指数引入决策树方法对影像进行分类,并将分类结果与最大似然分类结果进行比较,研究表明决策树分类方法相对传统分类方法总体精度提高了8.9148%,Kappa系数提高了0.1074。 相似文献
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基于改进的像素级和对象级的遥感影像合成分类 总被引:1,自引:0,他引:1
像素级和对象级的分类研究分别作为两个独立的方向开展,二者的结合与优势互补还没有引起关注。本文对像素级和对象级分类方法的结合做出新的探索,提出了基于改进的像素级和对象级的遥感影像合成分类方法。首先,以一种改进的RBF神经网络分类器进行像素级分类、以一种基于改进模糊支持向量机和决策树的层次分类模型进行对象级分类,获得多层次分类结果。然后,提出了一个具体的像素级分类与对象级分类的合成算法,对多层次分类结果进行合成。实验表明,合成分类方法能有效地提高分类结果的精度,提供比单一像素级方法或对象级方法更准确的分类结果。 相似文献
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宋晓霞 《测绘与空间地理信息》2021,44(5):128-131
针对遥感影像分类识别中,属性特征过多不仅会造成维数灾难,而且会影响分类精度的问题,本文采用基于栈式自动编码器的面向对象的分类方法解决高分辨率遥感影像的分类精度问题.文中对自动编码器的重构特征质量、栈式自动编码器的深度以及隐层单元数对分类精度的影响进行了试验分析,并将该分类方法与传统的影像分类方法进行比较,研究其分类精度的优劣性.定量分析与实验结果表明:栈式自动编码器能够获得较好的重构特征,与其他传统的面向对象的遥感影像分类方法进行比较,取得了最好的分类效果. 相似文献
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针对现有三维点云数据分割分类方法存在分类目标内部不一致的问题,提出一种超体素随机森林与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)联合优化的室内点云高精度分类方法。该方法根据超体素结构具备内部特征一致性的特点,对原始点云进行超体素划分,并以超体素为基本单元进行多元特征计算,搭建室内点云超体素随机森林分类模型,实现点云数据的粗分类。在此基础上,引入LSTM对粗分类的超体素邻域连接关系进行神经网络模型训练与预测,实现超体素粗分类结果的优化。基于开放数据集对所提分类方法进行有效性和精度验证,结果显示,该方法在公开数据集中对13类要素的分类精度可达到83.2%;与经典的深度学习框架相比,该方法在小样本训练时可以达到更优的分类精度。 相似文献
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震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率.采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类.分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可... 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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初步分析了应用高分辨率遥感影像进行分类处理的3种特殊方法,即基于光谱信息及相关监测模型综合分类技术、利用高程信息辅助分类技术和面向对象的特征相关属性分类技术的基本原理。分析比较了它们在进行遥感影像分类的特点和优势,探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中的应用方法和效果。 相似文献
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基于地物空间信息的浮动先验概率最大似然分类研究 总被引:4,自引:3,他引:4
利用遥感影像对地物进行分类识别时,既需要考虑地物波谱信息,也需要考虑其空间信息。现有遥感分类方法主要集中在利用像素的波谱信息,对各个像素进行独立分类,忽略了地物空间信息。考虑到传统最大似然分类(MLC)方法包括先验概率和条件概率密度函数两个核心环节,提出基于空间信息的浮动先验概率MLC方法,融合空间信息和波谱信息,以提高分类精度。在分析地物空间信息的基础上,总结了基于空间信息的浮动先验概率确定原则和依据,包括地物几何空间特征、情景特征、临近像素空间自相关定律、景观参数等,并设计了基于地物空间特征和临近像素空间自相关定律的浮动先验概率确定算法和分类流程。通过分类试验和误差矩阵分析,结果表明:基于空间特征和临近像素空间自相关定律的浮动先验概率MLC方法,能够融合地物的波谱信息和空间信息,克服最小距离、MLC等基于像素波谱信息的分类方法的缺点,显著提高地物分类精度。 相似文献
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高分二号数据的城市生态用地分类方法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统分类法分类精度低、速度慢等问题,同时也为了探索国产卫星高分二号遥感数据在城市生态用地分类中的方法及效果,及时获取其生态用地信息,该文以四川省内江市隆昌县城区为研究范围,提出了一种辅以影像光谱特征和纹理特征信息的随机森林分类方法。该方法提取城市生态用地信息,并将其分类结果与传统的支持向量机分类、最大似然分类进行对比,结果表明,新方法具有更高的分类精度和更快的分类速度,更适合高分辨率、多特征参数、大面积的高分二号遥感影像城市生态用地分类。 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