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融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像城市地物信息提取中的尺度效应、光谱多样性及分类特征优化等问题,基于面向对象影像分析方法,结合数据挖掘与机器学习技术,提出了一种多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法。首先,根据遥感信息多尺度特性,针对地物特征差异设立层级关系,再结合光谱多样性特征定义地物包含的子类型,建立基于不透水面分割分类提取建筑物的层次化结构;然后,利用提出的Relief F-PSO组合特征选择方法,优化构建相应层次的影像特征空间;最后,在多尺度分割和特征优化的基础上,基于随机森林模型获取不透水面分布,进而采用J48决策树算法分类提取建筑物。实验结果表明,该方法能够利用较少数量的影像特征,获得高精度的建筑物提取成果。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集(WashingtonD.C.数据)验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。 相似文献
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变分法遥感影像人工地物自动检测 总被引:1,自引:1,他引:0
人工地物(建筑物、道路、桥梁等)检测是目标识别的一个重要组成部分。本文将人工地物检测转换为能量泛函数最优化问题。首先对遥感影像进行超像素分割,综合图像的颜色、纹理、梯度等信息,以超像素为单元计算图像的显著度信息,然后构建一个包含显著性约束、面积和边界约束、纹理约束及灰度方差约束的能量泛函数,通过变分法迭代求解能量泛函最小值,获取目标前景部分即为人工地物区域。本文以重庆和广东某地的遥感影像数据为例对算法进行验证,将其与常见的人工地物目标提取算法,如C-V模型、MRF模型,以及当下研究较为热门的深度学习算法进行对比。试验结果表明,该算法能有效地检测出遥感影像中的人工地物区域,并保证较低的误检率及漏检率。论文对该方法与深度学习方法进行了一定的分析对比。 相似文献
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基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功,很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是,从现有遥感影像数据集本身来看,不同类别地物的数量分布不一致,同类地物对象以不同尺寸大小呈现,是导致地物样本的尺度不均衡问题的直接因素。对此,本文采用数据集内影像加权融合与地物多尺度特征选择的策略来缓解该问题。首先,将数据集内两张影像的像素值进行加权并得到融合后的影像,从而使不同类别地物样本更加均衡且具有较高的背景多样性;其次,通过选择合适尺度的特征图预测相应尺度的目标类别,且允许同一尺度目标在相邻特征图上进行预测,这样使模型能根据目标尺度进行训练;最后,基于目标中心区域的特征图预测目标边界框,预测的边界框更符合目标本身的尺度。通过在两个遥感数据集上分别进行实验,表明训练的模型在对复杂背景下的类别不均衡目标的识别更加准确,能够适应遥感影像下不同尺度目标的识别。 相似文献
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本文针对遥感影像复杂背景下,背景地物光谱特征与目标光谱特征之间存在较强相关性的问题,提出一种基于仿蝇视觉的复杂背景下遥感异常检测算法。首先构建并行多孔径背景模型,实现对复杂背景特征的自适应描述;然后基于异常目标的光谱特征相对异常性,采用相对马氏距离区分异常区域、不确定区域与无目标区域,消除背景与目标光谱相关性对检测结果干扰的同时,弥补了传统假设检验无法区分无目标和不确定问题的不足;最后融合多个背景模型的检测结果,实现异常目标检测。仿真实验将围绕多种背景地物并存复杂区域的异常检测验证本文算法的有效性。 相似文献
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基于增强DeepLabV3网络的高分辨率遥感影像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
由于高分影像具有地物细节丰富、类别差异大等特点,现有的卷积神经网络影像分类方法普遍存在分类精度低、地物边界不准确等问题。鉴于此,本文提出一种基于增强DeepLabV3网络的影像分类模型。首先构建R-MCN网络结构,利用大小不同的卷积核并结合残差网络的思想进一步提取浅层网络的多尺度、多层次的特征信息;然后采用可学习的上采样方式,并将R-MCN提取的特征与高阶的语义信息相融合;最后通过提出的Mloss损失函数,获得遥感影像的地物分类结果。试验结果表明,相对于传统的卷积神经网络,本文方法能细化地物的边缘信息,改善分类效果,获得更高的影像分类精度。 相似文献
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由于中高分辨率遥感影像数据时序性不强,分类过程中无法准确记录地物的时序特征。为增加地物时序变化特征,本文使用时空融合模型重建高时序高分辨率遥感影像,分析加入时相特征对分类结果的影响。以河北省石家庄市中部地区为例,本文采用3种时空融合模型重建高时序的30 m分辨率的遥感影像,增加影像时序分类特征,采用随机森林对年度重建时序影像分类,分析不同重建时序影像数量和不同时间跨度对分类结果的影响。试验表明,通过重建年度时序影像分类比单一影像分类精度增强;分类精度随着时序影像数量增加而增大,当时序影像数量选定为12景,也就是1月1景时,分类精度趋于稳定;不同时间段对分类结果影像程度不同,引入植被变化期间的时序影像,分类精度最高。 相似文献
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针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值和单一影像特征缺乏有效地物判别信息的问题,该文提出了一种遗传算法(GA)结合指数粒子群算法(ExpPSO)优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法(GA-ExpPSO-BP).该方法将设计的基于指数函数的ExpPSO与GA结合构建GA-ExpPSO算法,利用GA-ExpPSO算法对BP神经网络的权阈值进行初始寻优从而构建GA-ExpPSO-BP模型.以高分二号、资源三号遥感影像为实验数据,通过制作多特征融合数据集训练及实验验证.结果 表明:该方法的类别精度、总体精度和Kappa系数均最高,且训练耗时和误差最小,能有效改善影像的分类效果,提高分类效率和精度. 相似文献
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面向对象的LiDAR数据多特征融合分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单源遥感数据分类精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的面向对象分类方法.该方法利用LiDAR点云数据的高程信息,并融合地物粗糙度特征,以及航空影像的地物光谱、形状和上下文信息等多种特征,再基于SVM分类器构建面向对象的分类方法,以提高城区环境下遥感数据分类的可靠性.试验表明,该方法可有效地提高城区地物的分类精度,且分类结果更符合人的视觉认知规律. 相似文献
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高光谱影像的引导滤波多尺度特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决高光谱遥感影像分类中单一尺度特征无法有效表达地物类间差异和区分地物边界的不足,提高影像分类精度和改善分类目视解译效果,提出了采用引导滤波提取多尺度的空间特征的方法。首先,利用主成分分析对高光谱影像进行降维,移除噪声并突出主要特征;然后,将第1主成分作为引导影像,将包含信息量最多的若干主成分分别作为输入影像,应用依次增加的滤波半径分别进行引导滤波处理提取多个尺度的特征,获得影像不同尺度的结构信息;最后,将多尺度特征输入分类器中进行影像监督分类。采用仿真数据和帕维亚大学(Pavia University)、帕维亚城区(Pavia Centre)等3幅高光谱实验数据,提取了基于引导滤波的多尺度特征、多尺度形态特征和多尺度纹理特征,输入到支持向量机、随机森林和K近邻分类器中,进行了实验。实验结果表明:采用支持向量机分类Pavia University数据,相对于采用多尺度形态特征的分类结果,引导滤波特征的总体精度提高了6.5%;Pavia Centre和Salinas两幅影像最高分类精度均由引导滤波特征实现,分别达到98.51%和98.39%。实验证实基于引导滤波提取的多尺度特征能有效地描述地物结构,进而获得更高的分类精度和改善目视解译效果。 相似文献
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常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法(最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析)下,使用不同聚类方法(k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法)借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱“椒盐”现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。 相似文献
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利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题,提出了一种利用OpenStreetMap (OSM)数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同,该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先,基于OSM数据提供的地物类别和位置信息进行样本标注,为了降低OSM数据中少量错误信息对分类结果的影响,采用聚类分析的方法对样本进行提纯;其次,使用形态学轮廓来提取影像的结构特征,挖掘高分辨率遥感影像丰富的空间信息,与光谱特征相叠加并输入分类器进行分类。试验证明,本文提出的方法能够有效避免人工样本标注所需要的人力物力;同时,联合影像的光谱空间特征能够更好地描述地物特性,得到较高的分类精度。 相似文献
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全球地形实时绘制中海量多源遥感影像的拼接方法 总被引:1,自引:0,他引:1
设计全球四叉树层次细节模型和基于数据集的存储方案,以支持海量遥感影像数据的高效管理和访问;为保证显示效果,提出以多边形描述数据集的形状,并设计基于数据集形状多边形的影像拼接算法。 相似文献