人工神经网络遥感影像分类模型及其与知识集成方法研究

以多层感知器（MLP）为例，探讨了地学知识与ANN融合进行遥感影像分类的方法。首先对MLP网络结构、学习算法及其改进进行分析；然后总结了MLP进行遥感影像分类的一般方法和存在的缺陷；发展了基于知识的MLP神经网络遥感影像分类模型，并具体利用基于规则的MLP方法进行了遥感土地覆盖分类的实验，把获得的结果与传统统计方法与一般ANN方法进行了综合比较，获得了有意义的结果。     

基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析

选择2008年和2010年徐州市城区的HJ- 1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层.对3种方法的精度分析对比表明,MLP方法优于其他两种方法,能够比较清晰地反...     

基于点云卷积的点云分类方法研究

基于深度学习方法,借鉴二维图像卷积的思想,设计了一种适合三维点云的卷积操作。点云卷积的作用域是局部球形邻域,输入为三维坐标和空间几何关系。通过点云卷积提取局部特征,使用最远点采样算法采集邻域中心点,根据半径构建球形局部邻域,使用多层感知器（multi-layer perceptron,MLP）网络学习空间关系权重,将学习到的关系权重和输入特征相乘,实现卷积操作。基于三维点云卷积,构建了一个多层分类网络模型实现点云分类。使用道路场景的黄石路数据集进行分类实验,结果证明了所提方法的有效性。     

遥感信息处理不确定性的可视化表达

如何全面、准确地度量和可视化表达遥感信息处理中不确定性的程度和空间分布方式,是遥感信息不确定性研究的关键问题之一.传统的度量方法(例如误差矩阵)是将以训练样本集为基础的度量作为总分类精度的度量,而我们需要估计模型对于"样本外数据"的性能.本文首先利用信息论和粗糙集理论等度量遥感分类影像属性信息的不确定性,提出基于像元、目标和影像的遥感信息不确定性度量指标;然后分别描述了基于不同度量指标的可视化表达方式,并对我国黄河三角洲地区的Landsat TM影像进行了分类信息不确定性度量和可视化表达实验.     

光学遥感影像智能化处理研究进展

随着对地观测技术的发展,海量遥感影像不断传输到地面。传统的遥感信息处理方法在处理效率、精度上的不足,限制了遥感信息的挖掘及利用,亟需发展智能化方法满足遥感影像处理的需求。受自然界中生物进化机制的启发,基于进化计算的遥感影像智能化处理方法具有以下特点:(1)拥有全局优化能力,对目标函数的优化能力更强;(2)具有自组织、自学习的特点,能够从遥感数据本身学习,不依赖数据分布等先验信息;(3)拥有处理多目标问题的能力,同时考虑多个目标函数而不需要人工确定它们之间的权重。因此,智能化遥感信息处理方法能够在海量遥感影像中有效地提取适用于不同应用目的的信息。本文主要介绍智能化遥感信息处理方法的典型应用包括遥感影像智能化分类(监督分类、聚类)、遥感影像亚像素信息提取(高光谱影像混合像元分解、亚像元制图),并讨论了遥感信息智能化处理方法的发展方向。     

基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法

提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法，讨论了利用高分辨率遥感影像，通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合，利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测．构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类，提取城市建筑物与道路信息．并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明，基于影像融合，利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图，利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。     

ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量

目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量,然而常用的经验模型较简单,无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性,本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区,利用ICESat-2提取先验水深点,再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图;同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现,本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法,因此该方法提高了水深反演精度。     

基于GIS的塔里木河流域遥感影像数据库系统的建立

采用当前流行的数据仓库管理技术,按照空间数据-属性数据一体化、多源数据无缝集成及基于C/S结构和关系数据库3层体系结构的设计思想,将塔里木河流域遥感信息、空间地理信息、多专题信息、社会经济信息,以及多媒体和元数据等各类信息进行集成建库.实现多类型、多尺度的海量遥感影像、空间地理等基础数据的无缝集成和统一管理.     

基于ETM+遥感影像水体信息提取方法探讨

利用卫星遥感数据提取地物信息,已成为遥感观测地物的一种重要手段.但在地物信息提取时由于多种因素的干扰,导致部分地物信息丢失.如何解译出地物的细部信息成为遥感信息提取的关键.利用Landsat7遥感数据为例,探讨了提取水体专题信息的方法,通过对遥感影像进行最佳波段组合、色彩变换、分类后对水体信息进行提取,效果较好.     

ANFIS在湿地遥感信息提取中的应用研究

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)综合了模糊推理与神经网络的优点,本文探讨了其在湿地遥感信息提取中的应用。首先阐述了ANFIS分类方法的特点、原理以及分类流程;然后以黄河三角洲垦利县湿地为实验区,分析了基于ANFIS的湿地遥感信息提取;最后将由该方法得到的分类结果与传统分类方法进行比较,结果表明由该方法所得的分类总正确率与各地物正确率都有较好表现。