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ISODATA算法是遥感影像非监督分类的典型算法之一。在进行非监督分类前,需要对遥感影像进行必要的处理,影像增强就是其中最为重要的步骤之一。本文通过对ISODATA算法和影像增强算法的阐述,分析了影像增强算法与非监督分类结合的方式和局限性。并通过实验分析了常用影像增强算法对非监督分类结果的影响,科学合理的选择适当的影像增强算法来提高非监督分类的可靠性。 相似文献
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遥感影像提取土地覆盖信息的决策树优化方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高分辨率遥感影像分类的传统ID3算法采用的信息增益熵为局部非回溯的启发式的缺点,提出了决策树引入模拟退火算法,得到一个面向影像特征优先级的优化的决策树分类算法。采用优化的决策树算法进行高分辨率遥感影像的分类,能较好地解决样本依赖性问题,并且得到一个全局优化的分类结果。通过实验,对农村地区的SPOT影像进行分类,并且通过对较优尺度下优化的决策树算法与神经网络算法和最大似然法对实验区域的影像分类精度的比较,证明了与ID3决策树分类方法相比较,优化的决策树方法能有效地提高农村地区在各尺度下SPOT影像的分类精度。 相似文献
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为了能有效地从高分辨率遥感影像中提取地物信息,本文通过影像的光谱和纹理特征,利用BP神经网络算法进行影像分类研究。首先提取分类所需的光谱和纹理特征源,然后根据影像和地物特征,建立BP神经网络,用于样本训练和分类处理,实现地物分类。为验证该方法的可靠性,以2006年11月获取的成都平原某区域的Quickbird影像为实验数据,进行高分辨率遥感影像的地物分类实验。实验结果表明,结合影像光谱和纹理特征的BP神经网络分类算法,不仅可以有效保证BP神经网络分类训练的稳定性和收敛速度,还能达到较高的分类精度。 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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基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法,讨论了利用高分辨率遥感影像,通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合,利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测.构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类,提取城市建筑物与道路信息.并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明,基于影像融合,利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图,利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。 相似文献
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苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。 相似文献
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沿海地区地表覆盖信息是全国地理国情普查的重要内容,遥感影像分类技术为沿海地区地表覆盖信息提供了一种重要方法。本文基于GF-1高分辨率遥感影像,建立了沿海地区地表覆盖分类系统,采用中国测绘科学研究院自主研发的面向对象GLC决策树分类方法和软件进行了地表覆盖分类。通过对某试验区进行分类试验,并结合该区地表覆盖标准分类图进行精度评价,验证了基于高分辨率影像,面向对象GLC决策树分类方法在沿海地区地表覆盖信息提取上的有效性及优越性,其总体分类精度和Kappa系数分别为87.201 8%、0.840 6,均高于SVM分类法。最后提出基于高分辨率遥感影像的沿海地区地表覆盖信息提取流程。 相似文献
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本文在对国内外遥感图像分类方法充分研究分析的基础上,选择决策树分类法对大屯矿区的Landsat 8遥感图像进行分类研究。选取样本提取并分析研究区典型地类光谱特征曲线,依据光谱曲线特征和归一化植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复试验和修正,筛选出适宜大屯矿区地物分类的决策树最优阈值,对研究区进行分类和精度评价,最后通过分类结果对研究区的水体污染状况进行简要分析。 相似文献
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基于随机森林的国产小卫星遥感影像分类研究 总被引:5,自引:0,他引:5
近年来随着小卫星数量与传感器类型的快速增加,急需研究和发展快速可靠的小卫星遥感影像分类方法。针对分类方法各具局限性、具体应用中最优分类器选取困难等问题,本文基于多分类器集成学习的思路,引入随机森林(Random Forests)方法用于小卫星遥感影像分类。采用灾害监测预报小卫星(HJ-1)、北京1号小卫星(BJ-1)两种国产小卫星多光谱遥感影像进行试验,并与传统分类方法进行比较,结果表明,随机森林比最大似然分类器(MLC)、支持向量机分类器(SVM)等具有更好的稳定性、更高的分类精度和更快的运算速度,具有很好的适用性。 相似文献
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遥感图像分类是从复杂的地物类型中提取有效类别信息的过程。在研究区地物类型较为复杂的情况下,借助计算机对遥感数据进行类别预测可以提高分类效率和准确率。本文基于Weka平台,利用决策树C4.5算法构造分类模型,进而对未知类别数据进行预测。实验分析表明,基于Weka平台利用决策树C4.5算法对遥感图像分类是可行且有效的,且分类精度较高。 相似文献
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水稻播种面积是农业管理部门关心的重要问题之一。本文介绍了证据理论在遥感图像分类上的应用,并以汉川市为示范区,采用2002年TM遥感影像,在GIS技术支持下,通过建模运算,剔除不可能是水稻的像元。然后将证据理论用于影像分类,将影像初次分类结果,与参考图对照,将不满足要求的区域提取出来,再次进行第二次分类。将第二次分类结果与参考图对照,显示分类效果满足要求;若不满足要求,可继续进行再次分类,直到分类效果满意为止。将两次分类结果中的水稻信息进行叠加,提取出水稻遥感信息,经检验精度达到91.39%。 相似文献