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针对高光谱数据中内在的非线性流行结构,分析了LLE低维嵌入算法的基本原理,给出了该算法的计算步骤。介绍了模糊ISODATA分类算法的基本思想,在计算目标函数中,利用测地距离代替欧氏距离,对模糊ISODATA分类算法进行改进。利用两套PHI高光谱影像数据,在LLE低维嵌入结果上实现了ISODATA分类实验。结果表明:LLE低维嵌入后的数据能够降低ISODATA影像分类的迭代次数与计算时间,提高分类的效率;与原始ISODATA分类算法相比,改进的ISODATA分类算法能够更好地挖掘类别之间的自组织关系,提高分类的可靠性。 相似文献
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引入纹理特征的多光谱遥感影像
海面油膜信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单纯依靠光谱特征油膜提取精度低、雷达影像油膜提取易受海况条件及假目标影响的问题,提出了一种结合光
谱特征与纹理特征的多光谱遥感影像油膜信息提取方法。以2011 年6 月蓬莱19-3 油田溢油事故为研究对象,选用HJ-1 星
CCD 遥感数据,利用灰度共生矩阵获取影像纹理特征,采用SVM 模型对结合纹理特征与光谱特征的影像进行分类,提取出
研究区油膜信息,并将分类提取结果与仅依靠光谱特征的SVM 模型分类结果进行了比较。结果表明:引入纹理特征的SVM
模型分类总精度达到90.29 %,比仅依靠光谱特征的分类精度提高了12.41 %;纹理特征的参与降低了原影像噪声对分类结果
的影响,油膜边缘提取更加清晰,油膜中心呈连续面状分布,引入纹理特征的SVM 模型可有效地用于多光谱遥感影像海面
油膜信息提取。 相似文献
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黄河三角洲湿地地物类型在光谱曲线上差异较小,且在空间上分布零散,呈破碎化特性。现有的分类方法受限于局部感受野难以捕捉到图像的长距离依赖关系,导致在黄河三角洲湿地高光谱影像中分类精度不理想,针对此问题,本文提出了一种光谱-空间联合Transformer模型。光谱和空间支路分别以光谱向量和空间邻域为输入,基于自注意力机制提取全局光谱和空间特征,在两个支路引入多阶特征交互层,实现浅层边缘信息和深层语义信息的融合,最后采用自适应相加的方式将两路特征融合,送入分类器实现最终分类。本文在黄河三角洲湿地高分五号GF-5和CHRIS两幅高光谱影像上验证方法的有效性,实验结果表明,该方法显著提高了湿地分类的精度,在选用3%的样本训练条件下总体精度分别达到了90.90%和94.17%,优于其他分类方法。研究结果可实现黄河三角洲湿地地物类型的高精度分类,为湿地的保护提供技术支持。 相似文献
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基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。 相似文献
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V. V. Kozoderov T. V. Kondranin E. V. Dmitriev V. P. Kamentsev 《Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics》2012,48(9):941-948
The characteristic features of airspace hyperspectral remote sensing (RS) are considered in order to develop classification techniques for relevant images. Currently available approaches to constructing classifiers (computational procedures) are described for recognizing natural and anthropogenic objects in hyperspectral images. We confirm that the methods under development are effective enough with the reduced dimensionality of the feature space of original spectra and the decreased sample volumes in supervising procedures for the selected object classes. Data from joint hyperspectral and aerial photography provide examples of the spectral distributions smoke of different intensities from forest and peat fires in the presence and absence of fire sources, for the smoke coverage of water surfaces, and for the forest vegetation without ignition sources within a selected area. The results obtained in the supervising procedures are used for pattern recognition and scene analysis in airborne images obtained for the test areas during forest-fire season. 相似文献
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联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例 总被引:2,自引:0,他引:2
本文基于CHRIS高光谱遥感影像,发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息,采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类,并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明:1)基于测试样本数据,联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息,采用DCNN模型方法展现了高的分类精度,精度高达99%;2)利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%,相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%;3)基于验证图像,发展的DCNN分类方法精度优于其他算法,DCNN方法总体分类精度为84.64%,Kappa系数为0.80;4)相比于浅层分类方法,本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡,保持了主要地物类型的分类精度几乎不变,同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型,潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。 相似文献
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Rongxing Li Jung-Kuan Liu Anuchit Sukcharoenpong Jiangye Yuan Haihong Zhu Shaoming Zhang 《Marine Geodesy》2013,36(3):271-286
Changes in the coverage of seagrass populations are considered to be a key indicator of the health and biodiversity of coastal ecosystems. The overall extent of seagrass meadows is declining worldwide, primarily due to human-induced disturbances. In Tampa Bay, Florida, a nearly 35% loss of seagrass coverage occurred from the 1950s to the 2000s. This decline was primarily due to the effects of human population growth. To examine closely the continuing declining trend of this major indicator of the health of coastal ecosystems, a systematic approach for extracting seagrass patches using EO-1 Hyperion hyperspectral imagery has been developed. In our previous work, a method based on Locally Excitatory Globally Inhibitory Oscillator Networks (LEGION) was developed and successfully applied to military object recognition using hyperspectral and multispectral imagery. It showed great potential in target detection of hyperspectral imagery. In this work, it is extend and applied in seagrass extraction. This study includes (a) dimensionality reduction of the hyperspectral data, (b) seagrass extraction using LEGION and four other methods, and (c) analysis and evaluation of the results in an experiment involving two test sites at Tampa Bay, Florida. The results demonstrated that the methodology has the potential to provide timely seagrass coverage information for coastal zone management at greatly increased efficiency. 相似文献