高光谱影像纹理特征编码分形特征研究

提出了一种基于分形测度分析高光谱影像纹理的技术.根据高光谱影像纹理单元中相邻光谱矢量的相关关系构造方向性纹理特征,得到了一组纹理特征编码值,从纹理特征编码值本身、相同地物纹理特征编码自相似性和使用不同尺度测量纹理特征编码值构成的曲线所表现出来的幂指数关系三个方面,说明高光谱影像纹理特征编码曲线具有分形特征.设计了纹理特征编码曲线构建模型,采用纹理编码曲线的分形维值表征不同的纹理特征,达到区分和判别不同纹理的目的.试验表明,该方法对提取地物纹理特性具有可行性.     

辅助数据在遥感影像计算机分类中的应用

遥感影像计算机自动分类技术的基本原理,是根据地物类别在遥感影像上反映出来的光谱、纹理和时相等特征而对地物进行分类的,并在影像上确定每一地物类别的平面分布。以光谱特征为基础的模式识别方法,是当前遥感应用中最常见的计算机自动分类方法,它是根据不同地物类别的不同反射光谱特性、以地物影像光谱特征的相似性作为判别     

基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类

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。     

多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类

针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。     

高分辨率遥感影像多特征协同地物分类方法

高空间分辨率遥感影像在提高对地物细节信息表达的同时,因地物类内光谱方差增大、类间光谱方差降低而造成了影像上地物识别与分类难度的增加。针对高分辨率遥感影像的地物分类问题,提出并实现了一种将光谱、纹理、形状等多特征综合协同的分类方法,并通过实验验证了该方法的有效性。     

关于多光谱和高光谱影像的纹理问题

提出了一种新的纹理概念 ,指出纹理是地物目标光谱空间到二维投影空间的映射模式 ,以表述多波段影像或高光谱影像的纹理 ,并蕴含了单波段或黑白影像纹理概念。同时 ,提出了实现空间映射的几种编码方式 ,即基于光谱相似性分析的编码、基于光谱空间密度分析的编码、以影像主成份分析为基础的编码、空间相关性的编码等五种方法。     

基于面向对象的路域植被环境遥感动态分析

根据不同地物类型在遥感影像上的光谱、纹理、几何和位置响应特征的差异性,可以对地物进行分类。本文采用面向对象的方法,基于影像上地物类型的纹理和光谱等特征,利用ENVI EX面向对象特征提取模块对试验路域SPOT5影像进行地物分类,从而定量动态分析地物类型变化情况;并通过提取NDVI对植被覆盖度进行了分级统计分析。结果表明,定量分析成果与野外调研实验结果相吻合,可以用来评价实地植被覆盖度及地物分类变化情况,进而评价公路路域植被环境,为公路的可持续发展提供基础支持。     

融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类

提出了一种像元形状指数及基于形状和光谱特征融合的高（空间）分辨率遥感影像分类方法。形状和光谱是遥感影像纹理的具体表现形式,尤其在高分辨率影像中地物细节得到充分表达,相邻像元的关系及其共同表征的形状特性成为分类的重要因素。本文用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,同时为了更全面地利用影像特征,提出了基于支持向量机的形状和光谱融合分类方法。实验证明,该方法计算简便且能有效表达高分辨率影像的地物特征,提高分类精度。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

基于面向对象CART决策树的土地利用分类研究

面向对象的CART决策树分类方法可解决目前流行的监督分类、非监督分类以及模糊分类方法中“同物异谱、异物同谱”引发的漏分、错分问题。该方法融入了形状和纹理特征进行分类,同时运用二级分类体系解决了相似地物因光谱、纹理不同而导致的地物错分问题,分类效果较好。利用楚雄市鹿城镇2013年GF-1号遥感影像进行土地利用分类。结果表明：(1)基于光谱、形状和纹理信息选取的19个特征变量开展面向对象的CART决策树分类,总体精度可达90.22%,其中林地分类的效果最好;(2)二级分类体系解决了耕地、裸地因光谱、纹理特征多样而产生的地物错分问题,总体精度提高了7.06%,Kappa系数提高了8.17%。     

基于变差函数的遥感影像纹理特征提取

遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要。基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法。文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段。     

道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取

针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。     

SPOT5影像纹理特征提取与土地利用信息识别方法

本文以太湖流域西苕溪上游安吉地区SPOT5影像600像元×600像元为试验区,首先采用主成分分析对SPOT5影像进行数据压缩和几何信息增强,再采用小波分析方法对影像进行滤波和噪音处理,利用灰度共生矩阵对高分辨率图像的纹理信息进行分析,以对比度和熵为统计指标,确定对比度和熵的最佳阈值,进行边界匹配和图像的分割,将此分割结果与NDVI阈值法分类结果进行叠合,得到最终的分类结果。试验结果表明:将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地物,光谱与纹理特征结合得到的分类精度高于单纯依靠光谱特征进行分类和单纯依靠纹理分类的分类精度。     

SAR image classification based on its texture features

SAR images not only have the characteristics of all-ay, all-eather, but also provide object information which is different from visible and infrared sensors. However, SAR images have some faults, such as more speckles and fewer bands. The authors conducted the experiments of texture statistics analysis on SAR image features in order to improve the accuracy of SAR image interpretation. It is found that the texture analysis is an effective method for improving the accuracy of the SAR image interpretation.     

影象纹理的多尺度分析

按照２ＤＧａｂｏｒ函数的特点和视觉机制，提出了用来捕捉纹理基元的纹理检测器函数，然后基于纹理检测器和新近发展的小波多尺度分解理论，提出了影象纹理的多尺度分析方法，并按照神经动力学的侧抑制和端点抑制等理论，建立了对多尺度纹理特征的融合方法。这一多尺度纹理分析方法在介于空间域和付里叶域之间，为纹理分析提供了一个层次性的分析框架，能够检测不同尺度的纹理信息并与视觉纹理处理机制相一致，有效地提高了纹理的识别能力。     

SAR image classification based on its texture features

SAR images not only have the characteristics of all-ay, all-eather, but also provide object infor-mation which is different from visible and infrared sensors. However, SAR images have some faults, such as more speckles and fewer bands. The au-thors conducted the experiments of texture statistics analysis on SAR im-age features in order to improve the accuracy of SAR image interpretation.It is found that the texture analysis is an effective method for improving the accuracy of the SAR image interpreta-tion.     

遥感图像中建筑物震害信息统计特征研究

讨论了建筑物震害遥感信息的形成机制,从遥感图像灰度特征和纹理特征两方面,提出了反映建筑物震害信息的特征参数。不同类型训练区的统计分析结果表明,灰度平均值、灰度标准差和灰度方差3种特征参数是建筑物震害识别和分级的良好指标,纹理逆差矩和纹理相关性可作为辅助参数.     

卫星遥感影像纹理分析与分形分维方法

讨论了影像纹理分析的分维估计原理和具体方法,提出了多波段影像纹理概念和实施方法,介绍了以所述原理进行基于分维估计的单波段和多波段影像纹理分析试验的结果。     

CLASSIFICATION OF FOREST TYPES FROM TEXTURAL CHARACTERISTICS OF SIR-C RADAR IMAGES

Methods for classifying land-cover types on the basis of image texture through processing of synthetic-aperture radar (SAR) imagery are described. A combination of statistical characteristics, as well as matrices of conversion probabilities for amplitudes of readings of SAR images, are used in the analysis of texture values. The results of the processing of SIR-C SAR images recorded from aboard the Shuttle spacecraft using these methods are presented for the purpose of classification of forest types.     

SAVR法──影像表面分维估计的新方法

本文在分形表面积与体积关系的基础上，导出了一种估计影像表面分维数的新方法──ＳＡＶＲ法。通过对合成的已知维数分形影像数据的测试，表明新方法在分维估值准确性和无标度区特性方面表现较优，进一步与ＢＬＡＮＫＥＴ法分维估计实验比较得出，ＳＡＶＲ法具有较强的保持多分辨影像分维估值的稳定性。最后提出了基于ＳＡＶＲ法方向分维的纹理特征度量并给出了在方向纹理分析中的应用实例。