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提出了一种基于改进BP神经网络的混合像元分解模型,通过加入动量项和变步长法对标准BP算法进行改进。利用该模型对多光谱遥感影像进行了处理分析,与一般BP分解模型进行比较后证明:改进的BP神经网络模型具有正确率高,自适应能力强的优点。 相似文献
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为了更好地解决亚像元的定位问题,基于超分辨率影像重建的技术,结合亚像元定位理论,提出了一种应用于亚像元定位的正则MAP估计模型,并且通过真实数据进行了检验。实验表明,该模型是一种简单、有效地解决亚像元定位问题的方法。 相似文献
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中低分辨率遥感影像中广泛存在的混合像元极大地限制了变化检测结果的精度。基于混合像元分解技术,能够深入到像元内部,比较不同端元的组成分差异影像,然后获取亚像元级别的变化信息。如何从差异影像中确定合适的变化阈值,从而准确地判断变化是否发生,是一个难点问题。在高斯模型分布假设的情况下,采用最大期望法(expectation maximization,EM)自动提取最佳阈值,完成自适应的变化检测过程。选择了两种典型的阈值选择方法与该方法进行比较,结果证明基于EM的自适应变化检测方法可以更准确地提取变化信息,具有较好的稳健性。 相似文献
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基于混合像元的遥感图像分类技术 总被引:13,自引:0,他引:13
本文提出了混合像元的概念,研究了基于混合像元的遥感图像分类问题,根据最小二乘法的原理导出了混合像元的分类算法。实验表明:在多光谱图像分类中考虑混合像元的客观存在,可以大大提高遥感图像的分类精度。 相似文献
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本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来。继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类。将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度。 相似文献
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基于混合像元分解的水体遥感图像去云法 总被引:9,自引:0,他引:9
大型内陆水体的遥感图像中往往存在着不均匀薄云或者是气溶胶的影响,由于种种原因,传统的大气辐射校正算法无法消除这种不均匀影响,这就给遥感图像的大气校正带来了很大困难。由于水体属于低反射率地物,这种薄云或者气溶胶的不均匀性带来的误差,极大地降低了水体遥感图像的信噪比,进而影响水体信息遥感提取精度。根据部分太湖地区的遥感图像和地面实测数据,作者以一种新的思路来尝试解决这个问题。该方法充分考虑了水气环境的特点,把水体像元光谱看作水、污染物和气溶胶(薄云)等光谱的混和。基于混合像元模型,该方法有效地消除了薄云和气溶胶的影响,可使我们通过遥感手段更加精确地提取水质信息。 相似文献
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基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解 总被引:5,自引:0,他引:5
提出利用支撑向量机(SVM)后验概率来分解高光谱影像的混合像元,通过支撑向量机的输出值转化为两两配对的后验概率,再由两两配对的概率值求得多类后验概率,并以像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息。实验结果表明,该方法能较好地估计出混合像元的组分比。 相似文献
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基于支持向量机的航空影像纹理分类研究 总被引:8,自引:0,他引:8
提出一种用SVM解决航空影像纹理分类的方法。在利用一些常用的纹理特征的基础上,将SVM用于航空影像纹理分类,有效地解决了特征选择难和高维数问题。试验表明,这种方法可以取得较好的结果。 相似文献
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基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核.其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小波支持向量机).并选取北京昌平地区的国产高光谱数据operational modula... 相似文献
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航空影像分割的最小二乘支持向量机方法 总被引:5,自引:0,他引:5
将最小支持向量机LS-SVM用于航空影像的分割,讨论了不同核函数对分割结果的影响和稀疏化处理对决策函数的影响。试验表明了LS-SVM方法用于航空影像分割的可行性。 相似文献
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基于支撑向量回归的高光谱混合像元非线性分解 总被引:11,自引:3,他引:11
提出了基于支撑向量回归的高光谱混合像元自动分解.首先利用投影迭代的方法自动寻找到影像的典型地物光谱,然后利用Hapke近似函数模拟出非线性的训练和测试数据.支撑向量回归的混合像元分解方法与基于基函数分解方法的不同点是不需要预先确定非线性的映射形式,它通过核函数,把像元矢量从低维空间映射到高维特征空间,使得在特征空间中构造的线性光谱组合对应着原始空间(像元空间)的非线性组合特性,从而揭示了典型地物光谱之间的高阶性质,提高了混合像元的分解精度.实验结果证明,这种方法具有很高的混合像元的分解精度.利用模拟数据作分解精度的评价,表明97%以上的像元分解绝对误差不大于10%,而各类总体平均平方根误差均小于3.5%. 相似文献
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Belkacem Marir Mahdi Kalla Fouzi Douak Abdelhamid Daamouche 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(4):515-529
In this work, we present a new strategy of active learning, based on a modular version of support vector machine (MSVM) applied to urban remote sensing images in Algeria. In general, the training set is highly imbalanced, which gives more complex models; this difficulty is solved by dividing the problem at hand into a set of sub-problems, where each sub-model could be simpler to solve. The support vector machine is introduced to solve the problem of classification based on image remote sensing data related to atmospheric conditions and illumination reflectance. The aim of the proposed method is to improve the accuracy in order to understand the correlated elements of urban structures (the site, the built, the parcels, the network, the space), to generate the final classification result. In particular, we propose a new method based on the modular support vector machine (MSVM) adopted to active learning method, using three different clustering methods (i) k-means, (ii) fuzzy c-means (FCM), and (iii) Gustafson–Kessel (GKclust). Experimental results obtained on two QuickBird multispectral images of Sétif and Batna cities in the eastern of Algeria confirm the capabilities of the proposed methods based on the ensemble of model trained with different task decomposition compared to a traditional model using active learning. This method improves each class presents a main register in urban structure tissues. 相似文献
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选取江苏湖泊作为研究区,利用Landsat 7 TM数据,结合相关的统计资料和数据,选用归一化植被指数和最优土壤调节指数,以决策树为主的混合分类方法进行湖泊湿地识别研究。 相似文献