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针对传统遥感影像提取方法中仅使用光谱像元信息的缺陷,本文使用Landsat 8遥感影像数据,探究面对地形复杂区域进行多种地物信息提取充分挖掘影像隐性信息的情况,使用面向对象的分类方法实现地物信息提取.结果 表明该方法分类精度较传统监督分类有所提高,且符合人类认识客观事物的思维模式,对于准确提取地物信息、提高提取精度具有很大帮助. 相似文献
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基于对象的城市绿地信息提取技术的研究 总被引：3，自引：1，他引：2
依据高分辨率遥感影像的特征,采用基于对象的分类技术,并结合乌鲁木齐市的QUICKBIRD影像,提取城市绿地信息。研究结果表明,此种分类方法具有较高的分类精度和较快的分类速度。 相似文献
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基于知识的遥感影像模糊分类方法 总被引：3，自引：1，他引：2
介绍了目前遥感影像分类的常用方法, 提出了一种基于知识的信息提取的遥感影像模糊分类方法.采用GIS数据辅助进行遥感影像模糊法分类,从GIS数据库中提取一定数量的样本信息或挖掘知识形成规则,进行样本的训练学习或辅助进行分类判定.提高了分类的效率和精度,是对模糊分类方法一次有效改进. 相似文献
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介绍了目前遥感影像分类的常用方法,提出了一种基于知识的信息提取的遥感影像模糊分类方法。采用GIS数据辅助进行遥感影像模糊法分类,从GIS数据库中提取一定数量的样本信息或挖掘知识形成规则,进行样本的训练学习或辅助进行分类判定。提高了分类的效率和精度,是对模糊分类方法一次有效改进。 相似文献
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基于面向对象技术的农田分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2016,(10)
采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。 相似文献
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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. 相似文献
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谢雄军 《测绘与空间地理信息》2024,(2):149-152
作为遥感信息分析领域的重要工作之一,高分辨率遥感影像道路提取对于地理信息建库、城市建设规划、城市地形分析与三维表达等方面具有重要的研究意义。本文提出了多种改进算法组成的遥感影像道路网络提取方法,首先使用超像素分割(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对高分辨率遥感影像进行分割处理并使用改进K-means算法对分割后影像进行分类;其次根据绿色植被指数(Green Vegetation Index, CVI)值滤除非人工区域并使用OTSU算法分割提取得到初始道路网络;最后对提取道路网络进行优化处理得到精细化道路网络。使用广州市某地高分辨遥感影像对本文提取算法进行验证,结果表明,本文算法能够有效地提取道路信息,提高道路网络提取精度。 相似文献
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利用遥感影像提取地表地物信息及人工目标是构建、更新地理空间数据库的重要手段。选用2景Landsat-TM遥感影像作为试验区,采用选取训练样本的SVM监督分类方法进行地表水体提取试验。结果表明,基于SVM监督分类方法仅适用于地表同质性好的区域,而对于地表信息丰富、地物混合度较高的区域,基于SVM监督分类方法选取和优化样本用时会显著增加,后期人工修改量大,分类效率较低。 相似文献
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张立 《测绘与空间地理信息》2012,35(4):123-124,127
随着SPOT,IKONOS,QUICKBIRD等高分辨率遥感影像的广泛应用,作为遥感影像重要信息之一的纹理信息的提取和利用,在遥感影像分类中呈现出了举足轻重的作用.本文介绍了影像纹理分析中常用的Gabor函数的原理、分类的方法、Gabor变换的特点及应用. 相似文献
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基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法 总被引：10，自引：0，他引：10
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。 相似文献
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辅以纹理特征的遥感影像神经网络分类 总被引：3，自引：0，他引：3
将由变差函数提取出的纹理信息与光谱信息相结合,运用神经网络方法进行分类和地物识别,并与最大似然法的分类结果进行对比分析,结果表明该方法明显提高了遥感影像的分类精度. 相似文献
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张娟 《测绘与空间地理信息》2016,(12):142-145
随着遥感技术的不断发展,使用遥感手段自动提取地表水体信息已成为全球信息提取研究方面的热点,其研究具有重要的现实意义。本文利用基于知识的遥感信息提取方法对地貌复杂的ETM遥感影像进行水体信息提取:首先,对其进行几何校正和目视解译,进行光谱特征分析和纹理分析;然后,利用光谱间关系和NDWI法,在ERDAS和ENVI软件的支持下,将基于各种知识形成的判决规则进行概念化描述,构建数据模型,对遥感影像进行自动分类,并取得了较好的分类结果。经精度评价,分类总精度为98.05%,Kappa系数为0.808 2,证明该方法具有可行性。同时,灵活地运用纹理特征等专家知识可以有效地弥补单纯使用光谱特征进行自动分类的不足,提高分类的精度。 相似文献
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面向对象分类提取高分辨率多光谱影像建筑物 总被引：1，自引：0，他引：1
初步测试利用基于知识规则的面向对象分类方法从高分辨率Ikonos卫星影像上提取建筑物,包括:融合1 m全色和4 m多光谱波段影像,生成1 m分辨率的多光谱融合影像;分割融合影像;利用影像对象的光谱和空间特征执行基于对象的分类。面向对象分类提取结果与传统的基于像元最大似然分类结果进行对比,表明面向对象分类方法更适用于提取高分辨率遥感影像中的建筑物。 相似文献
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遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例 总被引：4，自引：1，他引：3
如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。 相似文献
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针对高光谱遥感影像分类中空间特征和光谱特征利用率低问题，该文综合三维卷积神经网络、谷歌神经网络和残差神经网络的优势，提出融合改进Inception模块的残差三维卷积神经网络高光谱遥感影像分类方法。改进后的Inception模块包括4条不同的卷积层分支，用以提取蕴涵在高光谱遥感影像中多尺度的特征；利用了3D卷积核代替2D卷积核能直接同时提取高光谱遥感影像中更丰富的空-谱特征；通过残差结构连接分支提取特征缓解了梯度消失的问题，提取更深层次的特征。实验表明，该文算法不仅提高了条状和线状地物区域的边缘分类准确率，对小目标的分类能力也得到了增强。 相似文献
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地理信息系统支持下的山区遥感影像决策树分类 总被引：6，自引：2，他引：6
山区遥感影像分类是遥感研究的一大难题。本文利用一种决策树生成算法（C 4.5算法）自动提取知识，基于知识建立决策树用于山区影像分类，并结合研究区土地利用类型与DEM空间统计关系的先验知识，在GIS空间分析的基础上进行影像分类的后处理。与传统的最大似然法分类结果相比，该方法极大地改善了山区地表覆被分类的精度，得到试验区较为可靠的遥感分类图像。 相似文献