遥感影像特征提取与选择及在影像分类中的应用

利用模式识别中特征提取和特征选择的相关理论对遥感影像的纹理特征进行遴选和变换处理,得到描述纹理的二次特征。实验证明这些新特征能够提高影像分类精度和分类效率。     

基于遥感影像理解模型的土地利用时空变化监测——以龙口市为例

本文从遥感影像理解模型出发,探讨了遥感信息的知识发现及特征提取问题,特别针对士地利用研究领域,提出了纳入GIS信息的遥感影像综合理解模型,将GIS数据(主要包括高程和坡度)与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于遥感影像的专题信息提取,建立了地学规律知识库,从而提高了遥感影像的分类精度。本文基于遥感影像理解模型,发现土地利用变化区域,提取变化信息,动态地监测了龙口市土地利用的时空变化情况。     

基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究

面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。     

遥感图像线性影纹理解专家系统设计与实现

线性影纹信息是遥感图像中的一类重要信息,线性影纹信息自动提取是遥感图像智能解译的重要研究领域。笔者采用基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取,设计并实现了线性影纹理解专家系统;阐明了系统结构,解译规则获取、表达,基于消息的不确定性推理机及解释机的设计;最后利用系统做了线性影纹类别提取实验,结果表明基于特征对象的专家系统用于线性影纹类别自动提取是切实可行的,并具有较高的提取精度。     

基于人机交互技术的ETM+影像岩性信息提取方法研究——以康恩纳德斑岩铜矿床为例

随着遥感应用技术飞速发展,及近年来高分辨率传感器的不断出现,人们对遥感影像的数字化处理也有了长足进步.但在遥感地质方面,由于"同物异谱"和"同谱异物"现象广泛存在,使计算机自动提取遥感影像上的岩性信息出现较大误差.完全人工解译虽准确率较高,但速度慢,如何将计算机自动提取与人工解译有效结合起来是本次研究的重点.文章以康恩纳德斑岩铜矿床地区ETM 遥感影像为数据源,以计算机自动提取与人工解译相结合,根据已有地质资料,对该区ETM 遥感影像进行岩性信息提取.通过在包古图地区对提取模型进行验证,结果表明两者相互结合可以大大提高识别精度,为进一步地质工作提供良好的遥感信息.     

分形理论在云南个旧锡矿遥感信息定量化分析中的应用

应用分形理论和方法对个旧锡矿遥感信息进行了定量化研究.结果显示,在格子边长为1.4～4.5 km的标度范围内,其遥感蚀变和断裂构造进入的总格子数的对数与格子边长的对数均具有很好的线性相关性,表明在研究标度范围内,各子区遥感线性与蚀变信息具有良好的统计自相似性和分形特征.在此基础上,以19号区和26号区为例,分析并进一步探讨了遥感信息分形特征的成矿意义.     

2DPCA在遥感图像压缩中的应用

Two Dimensional Principal Analysis是新近提出的一种图像分析方法,并已在特征提取与人脸和物体识别中得到较好应用.由于2DPCA本身就具有数据压缩功能,在用于去除图像的空间相关性中,可实现对数据的压缩,尤其是对高光谱或多光谱遥感图像的压缩.实验结果表明,这类方法不仅有效,而且压缩性能良好.     

改进的边缘角度直方图在遥感图像检索中的应用

针对基于形状的遥感图像检索中区域分割困难这个问题,本文提出利用边缘角度直方图作为形状特征对遥感图像进行检索;针对遥感影像分辨率和颜色反差对检索性能的影响,本文提出采用多尺度分析的思想,提取图像在多个尺度上的边缘角度直方图特征进行检索。通过单一尺度边缘角度直方图特征和多尺度边缘角度直方图特征检索的对比实验,揭示了本文所提出的改进方案使遥感图像的检索精度提高了约31个百分点。     

基于权重与混合模型的遥感图像分类方法研究

提出了一种基于权重与混合像元模型的遥感图像分类方法。该方法在现有光谱混合模型的基础上,根据实际应用需要确定地类权重,通过地类丰度与权重因子加权平均确定像元的隶属类型,从而实现遥感图像分类。以SPOT-5土地覆盖遥感分类为例,对权重与混合像元模型结合的图像分类方法进行了验证,结果表明,该方法提高了遥感图像分类精度,在一定条件下更具实际意义。     

基于SVM的多源遥感影像面向对象建筑物提取方法

在分析支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类技术和机载激光雷达(LIDAR)数据、航空影像特征的基础上,提出了基于SVM的LIDAR数据和航空影像的面向对象建筑物提取方法。结果表明,该方法充分利用了多源影像的互补信息,能够得到更高的信息提取精度,准确而快速地更新地理空间数据库,是一种有效的面向对象建筑物提取方法。