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数学形态学在遥感数字图像分类处理中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
重点讨论了国外遥感图像分类处理研究中应用效果显著或应用前景广阔的一些数学形态学方法。在对上述方法的应用现状分析和评价的基础上 ,就存在的问题提出了一些改进设想 相似文献
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人工神经网络在遥感中的应用与发展 总被引:18,自引:5,他引:13
介绍了国内外人工神经网络在遥感领域的应用现状,对神经网络的基本原理、技术优势、应用方法等进行了透视,并结合自己的研究实践,给出了具体的应用事例。 相似文献
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人工神经网络在多源遥感影像分类中的应用 总被引:20,自引:1,他引:19
在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改变BP神经网络的主要缺点,提出对同一地区空间配准的Landsat TM3,TM4,TM5影像和航空SAR影像,一方面采用该种网络对两类影像分别进行分类,将其分类结果按提出的融合规则进行分类融合得到最终分类结果,另一方面采用该网络对两类影像进行融合分类,得到相应分类结果,比较这两者的结果表明,基于改进的BP神经网络用于土地利用分类 相似文献
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目前的遥感影像分类研究中,决策树的生成完全依赖于现有的数据挖掘软件,缺少对决策树算法的深入研究和改进。本文以遥感影像分类为背景,采用BoostTree算法作为模型,通过算法改进构建了一种新的复合决策树算法———AdaTree,并以该算法为基础,设计实现了决策树遥感影像分类系统。以AdaTree算法作为分类器,分别对Landsat7ETM+影像和WordView2影像进行了基于像元和面向对象的分类实验,并与BoostTree和SVM算法进行了比较。实验结果表明,AdaTree算法在分类精度上要优于BoostTree和SVM算法,平均Kappa系数分别达到0.905 2和0.939 8。 相似文献
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BS-GEP算法在水利遥感图像分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在地物环境状况较为复杂时传统基于统计学遥感分类算法难以得到较高的分类精度。针对这一问题,这里将基于分组策略的改进基因表达式编程算法(BS-GEP)应用到遥感图像分类问题中,避免传统的基因表达式编程算法由于种群多样性破坏引起局部收敛,解决地物状况复杂时难以得到较高分类精度的问题。实验结果表明:基于分组策略的基因表达式编程算法的分类器提取的分类规则能转为数学表达式形式并能获得较高的分类精度,与基因表达式编程算法(GEP)相比分类结果混淆程度相对较低,与最大似然法相比分类结果相对清楚,模型分类精度达到93%。 相似文献
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基于神经网络的遥感影像分类研究 总被引:16,自引:1,他引:16
由于传统遥感影像分类方法存在不足,故采用BP神经元网络进行遥感影像分类研究。阐述了算法原理、实现步骤以及改进方法。通过实验示例,将BP神经元网络的分类结果与传统统计方法分类结果进行比较,获得了有意义的结果。 相似文献
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自组织神经网络在遥感影像分类中的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
竞争学习网络与Kohonen神经网络相比,由于不考虑邻域神经元,其网络结构相对简单。采用这种简化的网络结构,并对其学习算法进行改进,用最大、最小距离法设置的初始聚类中心来代替随机初始中心。实验结果表明,用改进的竞争学习网络对遥感影像进行非监督分类,在分类精度和效率上都有较大的提高。 相似文献
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地理信息系统支持下的山区遥感影像决策树分类 总被引:6,自引:2,他引:6
山区遥感影像分类是遥感研究的一大难题。本文利用一种决策树生成算法(C 4.5算法)自动提取知识,基于知识建立决策树用于山区影像分类,并结合研究区土地利用类型与DEM空间统计关系的先验知识,在GIS空间分析的基础上进行影像分类的后处理。与传统的最大似然法分类结果相比,该方法极大地改善了山区地表覆被分类的精度,得到试验区较为可靠的遥感分类图像。 相似文献
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采用一种带有约束条件的贝叶斯网络来构造分类器,即特征节点被约束为类节点的子节点,子节点间允许有不同的连接关系,并将约束型贝叶斯网络的几种典型模型--NB、TAN、BAN用于遥感图像的解译中.通过评价结构的似然函数得到网络结构,综合特征节点和类别节点的拓扑和概率统计信息学习得到分类器.将这些模型用于多光谱和高光谱影像的分类,并就其性能进行探讨. 相似文献
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