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高光谱遥感图像的监督分类 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分类是高光谱遥感图像分析与应用的重要手段。总结了目前用于高光谱图像监督分类的主要方法,包括最小距离法、最大似然法、神经元网络法和支持向量机法,分析了上述方法的特点,并探讨了高光谱遥感图像分类方法的发展趋势。 相似文献
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基于支持向量机的CBERS-02卫星影像信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
CBERS卫星是由中国空间技术研究院与巴西空间研究院联合研制的地球资源遥感卫星,CBERS-02卫星数据总体质量比CBERS-01卫星有所提高,本文利用支持向量机方法对CBERS-02卫星影像信息进行提取。研究中首先用6S模式对影像进行大气校正,然后选择RBF为支持向量机方法的核函数,并用交叉验证方法得到影响RBF核函数的两个最佳参数值进行学习完成信息提取,最后将提取结果制作成矢量图。通过研究得出用大气校正后的数据进行信息提取分类精度有所提高;与最大似然法和最小距离法相比,支持向量机方法分类精度较高。通过将研究结果与ETM+影像进行比较得出,CBERS-02卫星影像精度能够满足应用需求并能代替TM/ETM+数据开展研究工作。 相似文献
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为了寻找快速准确、方便调查病态性入侵植物金钟藤分布的方法和技术,该文以海南省定安县为研究区,结合光谱信息与纹理信息,运用支持向量机的分类方法,提取该地区金钟藤信息,并将分类的结果与最大似然法、单源数据(B3波段图像)的支持向量机分类结果进行定性与定量的比较分析。结果表明:基于比值植被指数、B3波段为纹理信息源的支持向量机方法有利于金钟藤信息的提取;通过结合纹理信息和支持向量机的方法,实现了分类精度的提高。 相似文献
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遥感影像分类是遥感影像应用研究的重点。本文以大沽河口湿地为研究对象,利用2009年到2017年的Landsat ETM+和OLI影像,使用支持向量机分类法对研究区域中的河流、盐田、养殖区、耕地、建设用地、滩涂进行分类,分类结果的总体分类精度达到98%,Kappa系数达到0.98,表明该方法在湿地分类方面具有很大应用潜力。对分类结果的面积进行统计分析并研究其变化原因,结果显示,该区域受人类活动和自然因素双重影响,这九年来建设用地、河流面积分别增加772.27hm2、75.30hm2,耕地、养殖区面积分别减少了39.54hm2、522.95hm2。 相似文献
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改进支持向量机的高分遥感影像道路提取 总被引:2,自引:0,他引:2
针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。 相似文献
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西北旱区遥感影像分类的支持向量机法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对较大范围、不同时相、不同气候和地貌类型的遥感影像的土地利用现状分类问题,提出了一种结合标准植被指数和纹理特征的支持向量机法。此方法改进了陕西延安、甘肃嘉峪关和青海果洛的遥感影像分类,有效地解决了最大似然法和BP神经网络法的缺陷造成的分类精度不高的问题。分类结果表明:与最大似然法和BP神经网络法相比,结合标准植被指数和纹理特征的支持向量机法的分类总精度最高(97.75%),Kappa系数为0.9691。该方法可为西北旱区遥感影像解译和土地资源可持续发展战略提供方法支撑。 相似文献
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利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类 总被引:6,自引:0,他引:6
为了探究国产高分一号卫星遥感影像数据面向城市用地分类的实际应用方法和效果,本文以北京市某区域为例,基于高分一号PMS数据,使用随机森林、支持向量机、最大似然法3种分类器进行了城市用地分类对比研究。结果表明,随机森林和支持向量机的总体分类精度明显优于最大似然法;最大似然法在运算时间上明显优于随机森林和支持向量机。综合分析发现,随机森林算法表现更优。它既能保证分类精度,又能保持一定的时间效率,更适合高分辨率、大数据量、多特征参数的高分一号遥感影像分类的实际生产应用。 相似文献
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基于决策树的CBERS遥感影像分类及分析评价 总被引:1,自引:0,他引:1
以江苏省徐州市为研究区,以城市土地利用遥感分类为目标,采用CBERS多光谱数据的近红外波段、全球环境监测植被指数(GEMI)、归一化植被指数(NDVI)及主成分分析得出的第一和第二主成分作为分类的特征数据,基于先验知识和统计分析构建层次分类决策树,进而发展和改进了决策树交互式构建算法,实现了城市土地利用遥感分类。通过与最大似然分类器(MLC)和支持向量机分类器(SVM)分类结果的比较分析,表明基于多种特征的决策树分类器能够有效应用于CBERS遥感数据分类,在研究区具有良好的推广性。 相似文献
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土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体,是开展土地科学相关研究的重要基础,在遥感大数据背景下,准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件,采用面向对象的多尺度分割法,综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征,建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机(SVM)和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取,并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明:①研究区土地覆被分类的总体精度为97%,Kappa系数为0.96,分类精度较高;②基于10 m分辨率影像,综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果,道路提取Kappa系数为0.84;③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据,与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征,分类精度高,对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。 相似文献
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针对高维遥感数据的降维困难问题,该文提出并构建了一种融合粒子群优化算法全局寻优能力和支持向量机优秀分类性能的高光谱遥感影像特征子集选择与分类方法。通过引入混沌优化搜索技术改进融合粒子群优化算法的全局寻优能力;提出并采用一种基于粒度的网格搜索策略对支持向量机模型参数进行优化;利用二进制融合粒子群优化算法进行特征选择;然后,支持向量机采用该特征子集所对应的训练数据集进行模型参数优化和分类。实验结果表明该方法能有效地提取出用于分类的最佳波段,具有较高的分类精度。为高光谱遥感影像的特征选择与分类探索出了一种可行的方法。 相似文献
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高维遥感图像的快速分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。 相似文献
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为满足地理国情普查及监测对湿地地表覆盖要素自动分类需求,本文以GF-2影像为数据源,采用Relief F算法优选特征,根据选取不同特征数量达到的总体分类精度和类间分类精度,对比分析面向对象的随机森林、决策树、支持向量机、最邻近4种分类方法对湿地覆被自动分类的适用性,通过实例进行对比分析,结果表明经过特征优选上述4种分类方法均可利用较少特征值达到较优的分类结果,验证了Relief F算法的有效性。在分类精度和学习速度方面,随机森林最优,决策树优于支持向量机,除最邻近方法外均可用于湿地信息普查。 相似文献
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遥感组合指数与不同分类技术结合提取农业用地方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多光谱遥感影像因具有丰富的波谱信息,提高了地表覆盖的辨识能力,利用遥感数据高精度自动提取专题信息是目前研究的热点和难点。本文以北京市ASTER影像为例,通过对城市生态环境中土地类型及其光谱特征规律分析,组合归一化差异植被指数、修正归一化差异水体指数和归一化差异建筑指数三种指数,制作组合指数新影像。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法进行农业用地信息提取,同时将该方法分别与基于原始影像、组合指数影像的最大似然及支持向量机的分类方法进行对比分析。实验结果表明:组合归一化差异指数影像压缩了数据维数,降低了覆盖地物相关性,易于农业用地信息提取。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法精度达95.701%。 相似文献