典型遥感数据分类方法的适用性分析——以遥感图像场景分类为例

目前普遍采用的分类器通常都是针对单一或小量任务而设计的,在小数据量的处理中能取得比较满意的结果。但对于海量遥感数据的处理,其在处理时效和分类精度方面还有待研究。本文以遥感图像场景分类任务为例,着重对遥感数据分类问题中几种典型分类方法的适用性进行比较研究,包括K近邻(KNN)、随机森林(RF),支持向量机(SVM)和稀疏表达分类器(SRC)等。分别从参数敏感性,训练样本数据量,待分类样本数据量和样本特征维数对分类器性能的影响等几个方面进行比较分析。实验结果表明:(1)KNN,RF和L0-SRC方法相比RBF-SVM,Linear-SVM和L1-SRC,受参数影响的程度更弱;(2)待分类样本固定的情况下,随着训练样本数目的增加,SRC类型分类方法的分类性能最佳,SVM类型方法次之,然后是RF和KNN,在总体分类时间上呈现出L0-SRCL1-SRCRFRBF-SVM/Linear-SVMKNN/L0-SRC-Batch的趋势;(3)训练样本固定的情况下,所有分类方法的分类精度几乎都不受待分类样本数目变化的影响,RBF-SVM方法性能最佳,其次是L1-SRC,然后是Linear-SVM,最后是RF和L0-SRC/L0-SRC-Batch,在总体分类时间上,L1-SRC和L0-SRC相比其他分类方法最为耗时;(4)样本特征维数的变化不仅影响分类器的运行效率,同时也影响其分类精度,其中SRC和KNN分类器器无需较高的特征维数即可获得较好的分类结果,SVM对高维特征具有较强的包容性和学习能力,RF分类器对特征维数增加则表现得并不敏感,特征维数的增加并不能对其分类精度的提升带来更多的贡献。总的来说,在大数据量的遥感数据分类任务中,现有分类方法具有良好的适用性,但是对于分类器的选择应当基于各自的特点和优势,结合实际应用的特点进行权衡和选择,选择参数敏感性较小,分类总体时间消耗低但分类精度相对较高的分类方法。     

山地城市热岛效应的遥感研究——以重庆市北碚区为例

热岛效应对城市生态环境影响极大,恶化了城市人居生态环境,不利于生态城市建设.文中利用TM影像提取北碚土地利用类型信息、NDVI和城市地表温度反演,并从土地利用类型、人为热、大气环流和地形等方面对城市热岛效应进行研究,以期实现社会和生态环境的和谐可持续发展.结果表明:新城区的热岛效应比老城区明显,且分布不均匀;不同土地利用类型对热岛效应的影响不同.建筑、道路广场和未利用地等影响较大.     

山区遥感图像自动分类研究——以西南地区为例(英文)

In mountainous areas, it is the undulant terrain, various types of geomorphic and land use that make the remote sensing images great metamorphism. Moreover, due to the elevation, there are many areas covered with shadow, clouds and snow that make the images more inaccurate. As a result, it would be very difficult to carry out auto-classification of RS images in these areas. The study took Southwest China as the case study area and the TM images, SPOT images as the basic information sources assisted by the a...     

高分辨率遥感影像中的土地利用分类研究——以西南大学为例

大学校园是城市用地中的一个特殊群体,作为公共设施用地的一个重要部分,在城市土地利用日益紧张的条件下,对其进行土地利用分类研究有着重要的意义.本研究以西南大学为例,将最大似然监督分类法和决策树分类法相结合对其进行分类研究.研究表明:1)最大似然监督分类法和决策树法相结合对西南大学土地利用进行分类,取得了较好的效果,总分类精度达到了91.51%,Kappa系数达到了0.8831;2)分析出西南大学建筑分布特点:①校园内部建筑物趋于密集布局,提高了土地利用效率;②校园建筑物高层化,提高了建筑容积率.     

遥感图像中城市道路信息的自动识别与制图

遥感图像中的地物自动识别一直是图像处理中的研究热点，本文在彩红外航空图像中计算机自动识别提取城市道路上做了一些尝试，将形状指数作为光谱分类后的后处理，并通过人机交互修正分类结果。提取后的道路信息将通过自动制图功能形成矢量格式的地理底图。系统采用VC^ 6．0语言设计完成。     

遥感图像分类应用研究综述

对目前遥感图像分类方法应用研究进行了总结,在此基础上对其在地学应用研究中存在的问题进行了分析,得出了一些有益的结论,以期为遥感图像分类应用提供参考。     

遥感图像分类方法研究综述

 综述了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种方法，介绍了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况，并作了简单评述，最后，展望了遥感图像分类方法研究发展方向和研究热点。     

基于小波变换的遥感图像融合研究——以黄河三角洲地区为例

针对黄河三角洲地区Landsat TM的多光谱影像和全色影像,提出了一种基于IHS变化和离散小波变换的遥感图像融合方法。该方法在IHS变换的基础上进行直方图均衡化;其次,利用离散小波变换的方法对多光谱图像的亮度分量I和全色影像进行融合;用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量I再进行IHS逆变换得到融合结果。实验证明,融合后的影像不仅保留Landsat TM多光谱图像的光谱特性,而且具有很高的空间细节表现能力。     

遥感图像中城市道路信息的自动识别与制图

遥感图像中的地物自动识别一直是图像处理中的研究热点,本文在彩红外航空图像中计算机自动识别提取城市道路上做了一些尝试,将形状指数作为光谱分类后的后处理,并通过人机交互修正分类结果.提取后的道路信息将通过自动制图功能形成矢量格式的地理底图.系统采用VC++6.0语言设计完成.     

遥感图像分区自动分类方法研究

对判读区域自然景观复杂,数据时相与质量差异较大的遥感图像用常规的分类方法难以达到令人满意的效果,为此,作者采用了一种通过定义图像判读区,分类管理器和改进监督分类算法等方法来实现遥感图像的分区自动分类,以不同时相的TM拼接图像进行分类试验,结果表明:该方法比传统的监督分类方法有明显改进:(1)与整幅图像用同一个标准进行分类的方案相比,其精度显著提高,(2)可在分类前灵活,任意生成所感兴趣的判读区域,(3)在每个分区内可以采取不同的分类方案进行分类,(4)每个分区的分类结果可以保存在同一个文件中,而不需要另外生成新的操作层.因此分类不受次数的限制,可保证分类结果的完整性,每个分区的分类结果也可以保存为单个分区的分类结果.     

基于Radarsat和TM图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究

单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息。雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度。本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法。最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radarsat、TM融合后的图像进行了分类。结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%。因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测。     

基于决策树的遥感图像分类方法研究

在遥感领域中,遥感图像分类是一项十分重要的内容,也是运用遥感技术手段提取地物类别信息的一个关键环节。本文以TM影像为研究对象,采用决策树分类方法进行研究分析,详细地论述了该分类方法的整个研究流程,并得到分类后的结果图,最后利用混淆矩阵和Kappa系数对分类后的结果进行精度分析。通过与最大似然分类方法进行比较发现,决策树分类方法的分类效果明显,分类精度较高,总体分类精度、kappa系数均达到90%以上,为遥感图像分类提供了广阔的发展前景。     

基于VB平台的遥感图像分幅与裁切

针对国内外图像处理软件在图像分幅、裁切方面的缺点,提出了遥感图像自动分幅、裁切系统的结构和功能,结合遥感图像的存储形式、波段、分辨率等特征和所包含的空间位置信息,详细阐述了诸如SHP格式存储、图像自动分幅、裁切和RAW格式存储等关键问题及其实现方式,并以VB为平台,进行了软件开发.     

基于神经网络集成的遥感图像分类与建模研究

对神经网络模型及其集成技术进行深入研究,并将神经网络的信息处理机制应用于影像信息的分类与建模。针对高分辨率遥感图像分类问题,介绍了神经网络应用于图像分类的算法。本文采用BP、RBF和Hopfield神经网络分别进行网络的构建与分类,基于Bagging和Boosting生成个体网络,应用投票方式决定分类结果,并与单个神经网络分类结果对比,计算分类器的分类精度。实验分析表明,该方法具有较强的泛化能力与较高的分类精度等优点,分析了不同集成方式的优缺点。     

基于MCMC的遥感图像分类算法研究

多光谱遥感影像分类中,影像纹理和空间自相关性不可忽略。采用Markov随机场模型来建立空间纹理和相关性模型,引入Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法,解决统计模型复杂、计算量大、收敛慢的问题。最后,通过郑州地区Land Sat高光谱影像数据,进行了分类验证,并使用10折交叉验证了其有效性。计算结果表明,该算法明显提高了计算速度,同时保持了分类的精确度。     

GABA算法的遥感图像分类

为了弥补蝙蝠算法后期收敛速度慢、寻优精度不高、易陷入局部最优值的缺点,本文提出了一种新的遥感图像分类算法--GABA算法,该算法将遗传算法中的选择、交叉、变异操作应用到蝙蝠算法中,使蝙蝠算法具有变异机制,避免种群个体陷入局部最优,提高了算法全局寻优能力,增加了蝙蝠算法的多样性。同时,为了突出本文算法的优点,试验将蝙蝠算法、K-means算法、粒子群算法与本文算法结果进行比较,分析评价遥感图像的分类结果。试验表明本文算法在遥感图像分类应用中既提高了分类精度又减少了分类时间,是一种可行、有效的遥感图像分类方法。     

遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例

如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。     

基于像元形状指数的图像分类——以长春市为例

像元形状指数是一种基于像元的空间特征算子,采用像元形状指数(PSI)来描述像元点邻近区域的形状特征,通过中心像元及其邻域相似性描述了中心像元的上下文形状分布,有效地提取了影像中的光谱信息,并取代了原有的光谱特性,弥补了原有光谱特性的不足。像元形状指数对原有图像处理后,利用支持向量机光谱与形状特征融合的算法对处理过的影像进行分类处理。研究结果表明,经像元形状指数变换后的光谱特性更加适合图像分类,且形状和光谱特征的融合可以有效地提高分类的准确性。     

随机森林遥感图像分类实验教学软件开发研究

随着教育与科技的发展,我国众多高校的课程体系都开设了"遥感图像解译"或"遥感原理与应用"等课程.遥感图像的监督分类,是遥感类课程不可或缺的教学内容.然而,在目前相关课程的实验教学中,存在教学内容陈旧、更新频率较低等问题.为了充实高校遥感类课程的实验教学,本文介绍了一套基于随机森林的遥感图像分类实验教学软件,包括软件开发与相关实验的设计.鉴于随机森林算法在遥感领域得到了广泛应用,本实验教学软件旨在使学生掌握更新的遥感数据处理技能,提升其在相关行业中的竞争力.