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132.
高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献
133.
机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类 总被引:1,自引:0,他引:1
机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明:随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。 相似文献
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高分卫星遥感影像空间分辨率的提高,使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂,这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此,本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先,对研究区域进行多尺度分割,建立影像分割对象集;然后,采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量;最后,充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布,迭代选择最优样本用于训练支持向量机,用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性,以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明,本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类,正确率达到90.6%以上。 相似文献
136.
137.
Three-dimensional urban cartography is needed for city changes’ assessment. The variety of studies using 3D calculations of urban elements grows each year. Building and vegetation volumes are necessary to assess and understand spatio-temporal urban changeable environments. However, there are technical questions as to which method can improve 3D urban cartographic accuracy. The innovative part of this current study is the creation of a six-band hybrid obtained from LIDAR and WorldView2 synergy. Two different enhancement algorithms demonstrated the most important spectral features for the urban development and vegetation classes. Results indicated an improvement in accuracy by up to 21.3%, according to the Kappa coefficient. Both infra-red band and intensity band were the most significant, according to the principal components analysis. The synergy delimited classes and polygons, as well as the direct display of information regarding heights of elements and improving the extraction of roads, buildings and vegetation classes. 相似文献
138.
We performed an in-depth literature survey to identify the most popular data mining approaches that have been applied for raster mapping of ecological parameters through the use of Geographic Information Systems (GIS) and remotely sensed data. Popular data mining approaches included decision trees or “data mining” trees which consist of regression and classification trees, random forests, neural networks, and support vector machines. The advantages of each data mining approach as well as approaches to avoid overfitting are subsequently discussed. We also provide suggestions and examples for the mapping of problematic variables or classes, future or historical projections, and avoidance of model bias. Finally, we address the separate issues of parallel processing, error mapping, and incorporation of “no data” values into modeling processes. Given the improved availability of digital spatial products and remote sensing products, data mining approaches combined with parallel processing potentials should greatly improve the quality and extent of ecological datasets. 相似文献
139.
以辽宁省沈阳市为研究对象,以该地区1995年、2000年、2005年以及2016年不同时相的遥感影像为信息源。首先,利用ENVI影像处理软件进行数据预处理;然后,对沈阳地区土地类型进行MLC监督分类并评定分类精度;最后,采用分类后对比的方法并通过Arc GIS软件对沈阳建成区扩展情况进行研究。 相似文献
140.
洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。 相似文献