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遥感影像融合技术是图像处理领域的新技术,通过富集同一地区不同数据源的信息大跨度特征像数据的融合,提供有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确。本文对多源遥感影像融合技术的技术路线及影像配准,影像融合的一些技术方法思路做了初步的探讨。 相似文献
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多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究 总被引:10,自引:0,他引:10
首先探讨了基于像素的多源遥感影像高频调制融合法,根据成像系统特性和Heisenberg测不准原理,设计的高斯滤波器对高分辨率影像滤波的方法是合理有效的。在研究BP神经网络的基础上,采用动量法和学习率自适应调整的策略,提高了BP神经网络学习算法收敛速度,并增强了算法的可靠性。提出并实现了多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合两种分类方法,并进行了比较。采用Landsat TM3,4,5和航空SAR影像进行试验,结果表明两种分类方法是行之有效的,均适用于多源遥感影像分类。 相似文献
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基于SFIM算法的融合影像分类研究 总被引:2,自引:1,他引:2
徐涵秋 《武汉大学学报(信息科学版)》2004,29(10):920-923
以福州市城乡结合部的Landsat7ETM 影像为例,就该融合算法的自动分类精度作进一步研究,并藉此对该算法作全面评价。研究结果表明,SFIM融合影像的分类精度高于原始未融合影像的分类精度,但选择不同尺寸的均值滤波器会影响融合影像的分类精度。试验表明,太大尺寸的滤波器虽然能提高高分辨率影像的信息融入度,但会降低融合影像的分类精度和光谱的保真度。 相似文献
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基于小波变换特征的遥感地貌影像纹理分析和分类 总被引:21,自引:1,他引:21
本文基于图像的正交小波变换特征,研究了遥感地貌纹理影像的特征提取和分类方法,并对25幅地貌影像进行了分类。结果表明,所述方法不仅对同一分辨率的影像有较高的分类正确率,而且对不同分辨率的影像也有较高的分类正确率,同时对训练样本和考试样本来自不同母体的影像也有较高的分类正确率。 相似文献
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遥感影像分类专家系统是遥感分类研究中的一个重要发展方向,然而,传统的统计模式识别法和人工神经网络分类法除了能完成具体的影像分类外,不能提供易于被人类理解的分类知识,文中介绍一种基于扩张矩阵的示例学习方法,并将其应用于遥感影像分类知识的自动获取。 相似文献
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基于面向对象的珲春地区高分辨率遥感影像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
张忠斌 《测绘与空间地理信息》2017,(2):132-135
以吉林省珲春市春化镇为研究区,以Pleiades、高分一号、资源三号影像为实验数据,利用面向对象信息提取方法实现了对3种遥感影像进行信息提取。利用3D Filter边缘检测算子对多尺度分割进行优化,通过对影像进行多次实验得出地物要素的最优分割参数,并且建立不同地物要素的分割层级。分析实验数据的特点构建了合理的分类层级,选取能区分各个地物要素的特征进行组合,利用阈值分类和模糊分类实现地物要素的信息提取。利用混淆矩阵对数据进行客观分析,得到3种影像的总体分类精度和kappa系数。分析结果表明:Pleiades影像分类精度较高,更适合本实验区的遥感影像信息提取。 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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面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖信息提取 总被引:3,自引:0,他引:3
利用高分辨率影象提取土地覆盖信息的关键技术在于如何利用丰富的纹理信息来弥补光谱信息的不足。面向对象的图像分类技术改变了传统的面向像素的分类技术:(1)用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征:形状、纹理、相互关系、上下关系等信息。面向对象的土地覆盖分类结果与传统分类方法相比,其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类。 相似文献
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基于变差函数的遥感影像纹理特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要。基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法。文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段。 相似文献
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遥感技术在全国土地变更调查工作中得到广泛应用,主要通过从最新获取的遥感影像上提取所需信息,再对比之前的数据库信息进行分析得到一定时间阶段的土地变更情况。文章针对在全国土地变更项目中使用较广的QuickBird影像,以QuickBird影像的全色影像、多光谱影像、前时相基础底图及高程数据为基础,对影像进行拼接处理、降位处理、数据融合、影像彩色合成,以及几何纠正等处理过程,并通过实验确定一个最佳处理流程。最终得到地类清晰可见、容易判读的影像,为之后的影像信息提取打好了基础。 相似文献
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Pansharpening方法通过融合多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间细节信息来得到高分辨多光谱影像。然而传统的Pansharpening方法易导致产生光谱扭曲和空间信息丢失现象。受到影像稀疏表示超分重建理论启发,本文提出了一种新的基于稀疏表示和字典学习的Pansharpening方法。该方法以影像的高频特征作为训练样本,通过字典学习的方法来获取高低分辨率影像字典,使用正交匹配追踪算法求解出影像的稀疏表示系数,最终通过高分辨影像字典与稀疏系数相乘得到融合影像。实验结果表明:本文提出的方法能很好地保持遥感影像的光谱信息和空间细节信息。 相似文献