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遥感图像分类应用研究综述 总被引:7,自引:1,他引:6
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。 相似文献
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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。 相似文献
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多分类SVM主动学习及其在遥感图像分类中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对应用传统分类器和被动学习的方法,难以满足遥感图像处理实际应用的要求这一困境,提出了一种新的基于多分类SVM的主动学习方法,与被动学习的随机选择不同,主动学习是在少量标记类别的初始训练样本集基础上,通过反复迭代主动学习的方式,得到最有利SVM分类器性能的样本为支持向量。研究表明,这种方法直接避免了大量的计算,可有效地减少样本训练时需要标记样本的数目,并取得较为理想的分类效果。 相似文献
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模糊Isodata聚类分析在遥感图像分类中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对模糊模式识别的原理,根据遥感图像的特征,提出了基于模糊Isodata聚类分析的遥感图像分类方法。研究结果表明:该方法具有简单、快速和有效的特点,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。 相似文献
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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。 相似文献
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为了进一步提高遥感图像分类的精度,提出了一种基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类算法。首先利用Log-Gabor小波对遥感图像进行多方向、多分辨率滤波,提取遥感图像的纹理特征;同时计算遥感图像的Krawtchouk矩不变量,作为遥感图像的边缘形状特征,并与基于Log-Gabor小波提取的纹理特征构成完整的特征向量;最后依据所提取的特征向量利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对待分类图像进行分类,得到最终的遥感图像分类结果。实验结果表明,与近年来提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3种遥感图像分类算法相比,本文算法在主观视觉效果和分类精度等客观定量评价指标上都有了明显的改善,是一种行之有效的遥感图像分类算法。 相似文献
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针对传统泛概念树在进行正态云综合时出现雾化现象以及使用极大判定法进行遥感图像分类时缺乏类别信息的问题,提出了一种泛概念层次构建的改进算法,并基于改进的泛概念层次构建算法进行遥感图像分类。对TM遥感影像进行分类实验,并与常用的最大似然、最小距离、马式距离等方法进行遥感图像分类的对比试验,验证了本方法的有效性。 相似文献
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论述了在已有的GIS数据基础之上,将GIS数据与知识综合运用于遥感影像监督法分类的分类方法,着重对样区的自动选取、非训练样区的分类等几个有关的问题进行了分析,并对该分类法的优势进行了分析和总结。 相似文献
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基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究 总被引:7,自引:0,他引:7
分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明:(1)该算法具有较高的分类精度;(2)加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性. 相似文献
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基于支持向量机的遥感影像分类比较研究 总被引:2,自引:0,他引:2
王小明;毛梦祺;张昌景;许勇 《东北测绘》2013,(4):17-20,23
支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的人工智能算法,较好地克服了传统分类方法中存在的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等问题,是一种极具潜力的遥感影像分类算法。本研究采用Landsat-5的TM影像,用支持向量分类法对影像进行分类,分析了支持向量机不同参数组合情况下的分类精度,并对支持向量分类法与传统分类方法进行了比较,发现支持向量分类算法具有参数选择范围宽,不要求对待分类区域地物光谱特征和影像分布特征具有先验知识,分类精度高等特点,对于在没有现场同步实测数据的区域进行精确的分类具有特别重要的价值。 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