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高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
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基于多尺度分割的煤矿区典型地物遥感信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
根据煤矿区典型地物类型的特点,研究遥感影像信息提取时面向对象分类方法的最优分割尺度问题。试验结果表明:在适于不同地物提取的最优分割尺度下,充分利用煤矿区影像对象的光谱、形状、纹理以及类间相关等特征,并综合应用隶属函数法和最邻近分类法,能有效地提取出煤矿区地物信息,与最大似然分类法相比,能够较好地消除"椒盐现象",其总体分类精度可提高26.2%。 相似文献
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研究了面向小样本分类的高光谱影像特征提取技术,提出了一种用于小样本分类的投影寻踪指标和基于SVMPP的高光谱影像特征提取方法;并借助误差校正输出码,将两类问题的特征提取推广到多类情况.通过高光谱影像分类实验证明,该方法具有很强的小样本学习能力,能够在先验信息很少的情况下较准确地提取地物的分类特征. 相似文献
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研究了面向小样本分类的高光谱影像特征提取技术，提出了一种用于小样本分类的投影寻踪指标和基于SVMPP的高光谱影像特征提取方法；并借助误差校正输出码，将两类问题的特征提取推广到多类情况。通过高光谱影像分类实验证明，该方法具有很强的小样本学习能力，能够在先验信息很少的情况下较准确地提取地物的分类特征。 相似文献
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根据不同地物类型在遥感影像上的光谱、纹理、几何和位置响应特征的差异性,可以对地物进行分类。本文采用面向对象的方法,基于影像上地物类型的纹理和光谱等特征,利用ENVI EX面向对象特征提取模块对试验路域SPOT5影像进行地物分类,从而定量动态分析地物类型变化情况;并通过提取NDVI对植被覆盖度进行了分级统计分析。结果表明,定量分析成果与野外调研实验结果相吻合,可以用来评价实地植被覆盖度及地物分类变化情况,进而评价公路路域植被环境,为公路的可持续发展提供基础支持。 相似文献
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高光谱影像特征提取序贯投影寻踪方法 总被引：1，自引：1，他引：0
高光谱影像特征提取涉及高维数据处理难题,必须寻求一种高效的数据处理方法,实现高维数据的降维处理.为提高数据处理效率,应用投影寻踪理论和算法,提出了一种改进的序贯投影寻踪方法,用于高光谱影像特征提取.重点给出了序贯投影寻踪的实现过程,并利用高光谱数据进行了地物分类试验.结果表明,改进的序贯投影寻踪方法可以在保证分类精度的前提下,大幅提高数据处理效率. 相似文献
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遥感影像计算机自动分类技术的基本原理,是根据地物类别在遥感影像上反映出来的光谱、纹理和时相等特征而对地物进行分类的,并在影像上确定每一地物类别的平面分布。以光谱特征为基础的模式识别方法,是当前遥感应用中最常见的计算机自动分类方法,它是根据不同地物类别的不同反射光谱特性、以地物影像光谱特征的相似性作为判别 相似文献
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为充分利用高光谱影像"图谱合一"的特性,提出了一种联合局部二值模式的高光谱影像空-谱分类方法。该方法通过局部二值模式从降维影像中提取空间纹理特征,以线性加权求和核为多核组合方式,与原始光谱特征结合构造混合核极限学习机模型,实现影像的地物分类。为了验证该方法的有效性,利用Indiana和Pavia U两组高光谱影像数据进行实验,总体分类精度分别达到99.23%和94.95%。结果表明该方法分类效果优于纯光谱分类、纯局部二值模式空间分类、GLCM空-谱分类以及3Gabor空-谱分类方法,有效地改善了高光谱影像分类结果,获得更加平滑的分类结果图。 相似文献
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天宫一号高光谱数据尚未得到普遍应用,其数据的质量和应用潜力仍在进一步实践求证和挖掘.See5.0数据挖掘工具是一种能够找出训练样本中模式类隐含特征,并可以自动建立决策规则的分类算法,可避免人为建立分类规则的主观性.本文首先通过光谱曲线分析,选择地物光谱分离性最好的波段组合,然后利用See5.0工具生成规则集,再利用规则集对同一幅天宫一号高光谱数据在不同分类级别上进行分类,并利用相同的验证样本进行精度验证.经过光谱分析发现分类不同森林类型的最佳谱段中心波长分别为:655 nm、673 nm、802 nm、866 nm、984 nm,See5.0分类结果表明在同一树种不同生长期及不同亚种的分类级别上,分类精度在45%以下,表现出了一定局限性,但在树种分类级别上,天宫一号数据表现出了高光谱的优越性,分类精度皆在80%以上,植被类型分类级别,分类精度可达到90%以上. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(3)
高光谱遥感影像较低的空间分辨率使得混合像元大量存在于影像中,不仅影响了基于高光谱影像的地物要素识别能力,而且还降低了高光谱影像的分类精度。本文提出了一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法。该方法主要利用约束能量最小化法设计的FIR线性滤波器,使得影像通过滤波器后输出与每类地物类别相关的"丰度图",其维数等于类别数;最后利用类中心匹配分类法实现高光谱影像的分类。实验结果表明,提出的分类方法与直接利用类中心匹配分类法相比,提高了影像的分类精度。 相似文献
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资源一号02D卫星(ZY-1 02D)于2019年成功发射，2020年10月正式投入使用，是中国自主建造并成功运行的首颗民用高光谱业务卫星，具有广泛的应用前景。本研究以黄河三角洲湿地为研究区，以ZY-1 02D高光谱(AHSI)影像为数据源，结合无人机和地面调查数据，开展湿地景观分类研究。首先通过ZY-1 02D AHSI获取地物反射率波谱曲线，分析不同地物波谱曲线的差异，作为地物识别和分类的依据；充分考虑研究区植被覆盖度的差异，结合无人机影像制定研究区7类基本地物和9类精细地物两种湿地景观分类体系；利用随机森林算法进行分类，并引入Tree SHAP方法进行波段重要性排序和选择；探究影响ZY-1 02D AHSI分类的重要波段，选取与Landsat 8 OLI多光谱波段相重叠的波段进行分类，并与Landsat 8 OLI分类结果进行比较。结果表明：(1) ZY-1 02D AHSI数据能够较好地反映不同地物类型光谱曲线的差异；(2)对于两种分类体系，仅用前40个重要波段的总体分类精度达到最高，7类基本地物分类和9类精细地物分类的分类精度分别为92.18%和90.76%，这40个波段大多... 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(3)
结合高光谱影像地物光谱特征与高空间分辨率影像分割获得的目标对象进行地物分类。首先,对Hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正后,得到研究所用的155个波段;其次,利用地物光谱曲线的特征点确定适合地物识别的光谱分辨率,进行Hyperion影像降维,生成降维后所需的21个宽波段;然后,对IKONOS影像采用小波融合,利用多分辨率分割技术生成高空间分辨率影像目标对象;最后,基于层次分析法对分割后生成的目标对象进行分类,采用模糊隶属函数利用植被红边效应、水体在近红外波段吸收特征进行第1层次分类,再取距离值最大的前10个Hyperion影像波段作为标准最邻近分类的特征波段,完成第2层次分类。分类结果表明,研究区共分出9种地物类型,分类效果明显优于最大似然法分类与光谱角填图法。 相似文献
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高光谱遥感影像的波段光谱特征是各类地物内在物理化学性质的反映,在对不同地物进行分类与识别时具有巨大潜能,但由于其波段多造成的信息冗余,需要对高光谱数据进行有效降维,以提高高光谱影像的分类准确度。本文提出了基于判别局部片排列的流形学习算法（DLA）对Hypersion高光谱数据进行降维,通过对局部样本数据进行流形学习框架内的优化训练,将原始光谱特征空间转换为低维的最优判别流形子空间,然后在该子空间内利用最大似然分类器对Hypersion影像中的每个像素进行分类,并与主成分分析（PCA）、原始光谱特征（spectral）降维方法的分类效果进行比较。结果表明,DLA能够有效提高高光谱数据的分类准确度,对不同树种分类取得了满意效果。 相似文献
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根据影像中地物光谱曲线的小波特征点确定地物识别的合适光谱分辨率,通过融合原先若干窄波段生成具有适合地物识别光谱分辨率的宽波段数据,达到降维高光谱数据的目的。文中对hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正,得到155个波段。对提取的八类地物的样本平均光谱进行DB4小波分解,计算小波细节系数方差;以小波细节系数信息熵作为特征点,得出不可渗透表面、居民地、水田、裸土4类地物识别适宜光谱分辨率为80nm,其余地物识别适宜光谱分辨率为160nm。以窄波段间的活跃度为指标进行融合,生成降维后的宽波段分别是21个波段和11个波段。8类地物在3尺度和4尺度下的分类结果说明降维影像能满足应用需求,提出的降维方法可行。 相似文献