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遥感数据的分类结果通常被概括为混淆矩阵。而各种分类算法则用于改善其结果。为了确定遥感数据的精度,应该把混淆矩阵规范化。规范混淆矩阵,要仔细审查分类按比例叠代拟合过程,包括消除矩阵里的零。Tukey复合比较法用了三种分类算法(最小距离法,极大似然法和人造神经网络法)进行结果比较。对于每种分类种类,规范化了的混淆矩阵都给出了一致的边值和精度。同时进行三种算法的Tukey比较,结果对于每一种算法都给出了 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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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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基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究 总被引:6,自引:0,他引:6
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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结合灰度和基于动态窗口的纹理特征的遥感影像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于灰度共生矩阵提取遥感影像纹理特征的基础上,针对固定窗口算法的局限性,提出了动态窗口算法;并将不同滑动窗口算法提取的纹理特征与影像灰度组合进行支持向量机(SVM)分类,对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明:影像灰度结合动态窗口算法提取的纹理特征进行SVM分类的分类精度优于灰度结合固定窗口算法提取的纹理特征的分类精度。因此,提出的算法较传统的固定窗口算法更具优势,是一种有效纹理信息提取方法。 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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影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要基础。纹理特征是影像的重要特征,本文主要实现基于纹理特征的遥感影像监督分类。首先对地物样本进行提取,通过样本训练统计各类地物纹理特征向量,建立纹理特征库;然后以各类地物的特征向量作为基准,采用最短距离分类器对影像进行分类;最后采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定,并与ERDAS专业软件分类结果进行对比分析。实验证明,本分方法取得了与ERDAS软件相当的分类效果,从而验证本文方法的可靠性。 相似文献
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基于Landsat-8的遥感影像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感影像分类在专题信息提取、地表动态监测以及专题地图制作等应用中具有重要作用,传统的分类方法可以分为监督分类和非监督分类,因算法成熟、操作简单,这两类方法仍然是当前使用较广泛的分类方法,但从理论、过程以及使用范围条件上二者都不相同,各有其优缺点。鉴于这种现状,本文采用Landsat-8 OLI焦作地区遥感数据分别基于监督与非监督中的各种算法进行土地覆盖分类,并对分类结果进行比较分析和精度评价,以期为实际工作中根据不同需求选取适当分类器提供依据。研究结果表明:监督分类中最大似然法分类精度相对较高,漏分错分最少,总体分类精度达到87.152%;非监督分类中ISODATA算法从聚类效果、漏分错分以及计算时间上综合分析要优于K-均值分类;另外,不同分类算法对不同地物类型的解译效果不同。 相似文献
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一种遥感影像分类精度检验的新方法 总被引:7,自引:0,他引:7
遥感影像中属于某类别的特征向量服从正态分布,基于此理论,根据统计学原理,提出一种新的基于类别分布的分类精度检验方法,该方法与常规基于混淆矩阵的分类精度检验方法完全不同,不需检验数据,仅需要一定的样本数据来估计总体的分布,可直接利用监督分类的训练区进行,因此对监督分类而言工作量极小。该方法能够进行的关键是类别总体的分布能通过某一分布的假设检验,在这种情况下可方便地计算出该类别的生产者精度,同时根据类别均值向量对应的像元数目和均值向量在类别总体中出现的概率计算出类别总体的数目后,可计算出各类别的用户精度,然后根据各类别的用户精度和分类后各类别分布面积比例计算出分类总精度。最后以郑州市高密度建设用地分类的生产者精度数据的获取为例进行了实证研究。研究表明:对于总体分布与正态分布最接近的两个波段的分类结果,本方法的计算结果与常规方法的计算结果在统计意义上可以认为一致。 相似文献
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基于SVM的多源信息复合的高空间分辨率遥感数据分类研究 总被引:47,自引:1,他引:47
遥感图像尤其是高空间分辨率(1—4m)遥感图像在土地利用和土地覆盖变化方面有着广阔的应用前景,传统高空间分辨率遥感图像信息提取方法存在精度和分类效率低的不足。本文提出的基于SVM的分类方法,复合光谱、纹理和结构信息等多源数据信息,对IKONOS高空间分辨率图像进行分类,并与最大似然法和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明,多源数据复合的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法,能够有效解决单源数据信息图像分类效果破碎的问题;总精度达到68.38%,Kappa达到0.5993;对高维输入向量具有高的推广能力;比单源信息的SVM和最大似然方法图像分类精度更高,适合高空间分辨率遥感图像分类。 相似文献
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基于C4.5算法的遥感影像分类 总被引:2,自引:2,他引:0
随着城市化进程的加快,湿地对整个生态系统的可持续发展具有重要的意义。以洪泽湖湿地为研究区,集合TM影像的光谱信息和纹理信息构建空间数据库,获取训练样本,并从训练样本集中获取分类规则;然后利用C4.5算法构建决策树,并基于知识规则推理得到遥感影像分类结果;最后将分类结果与传统的最大似然法进行比较分析。实验表明,基于C4.5算法得到的分类结果的分类总精度为91.9701%,其分类总精度结果明显高于传统的最大似然法的80.0885%;同样,前者的分类结果的Kappa系数为0.900 3,也远远高于最大似然法的0.746 5。 相似文献
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本文运用ASTER遥感数据识别与提取新疆南天山铜花山地区蛇绿混杂岩带岩性信息。首先,利用比值法快速区别岩性,并比较了识别同一种岩性的不同指数的性能;然后,将对数残差算法应用在ASTER数据的短波红外波段上,在区域尺度上把蛇绿岩杂岩体同围岩区分开来;最后,运用标准光谱数据和光谱角填图法识别出多种蛇绿岩成分及其空间分布。现有地质图和野外验证反映出该方法有一定效果。利用混淆矩阵对光谱角填图法分类结果定量评价,结果表明,把ASTER的可见光-近红外、短波红外波段数据结合在一起进行岩性分类,可以达到比单独用短波红外数据分类更高的分类精度。 相似文献
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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