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针对极化合成孔径雷达(PolSAR)影像在土地覆盖分类中存在特征利用不充分导致分类精度低的问题，该文提出一种联合ReliefF和相关性的特征选择(CFS)算法的分类方法。首先利用ReliefF算法对极化特征进行特征重要性排序，淘汰无关特征，然后利用CFS算法进行特征优选，最后结合分类回归树(CART)决策树构建分类模型，完成土地覆盖分类。以高分三号(GF-3)两个场景的影像数据进行实验，结果表明，该方法能够有效剔除冗余特征，显著提高分类准确率，适用于PolSAR影像土地覆盖分类。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1)
针对极化合成孔径雷达(PolSAR)影像地物分类特征表征性弱,以及传统全卷积网络(FCN)分类精度较低、效果差的问题,该文提出了一种结合FCN和多特征的全极化SAR土地覆盖分类算法。首先,根据PolSAR影像和极化目标分解获取散射特征参数构建特征空间,利用主成分分析(PCA)对特征空间实现降维,以优化特征组合;接着,以SegNet建模思想为基础,在网络中层嵌入多层多尺度非对称卷积单元(MACU)结构,并在中层添加代价函数构建双代价收敛(DC)结构,基于此设计了DC-MA-FCN网络;然后,以优化后的特征组合为输入,通过DC-MA-FCN网络进行多层自主学习训练网络,并利用训练好的网络进行PolSAR影像初始分类;最后,组合DC-MA-FCN网络分类结果和形态学方法实现最终分类。该方法对两地区的PolSAR影像进行取样和试验,并使用多种评价指标定量分析,表明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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以山东省为研究区域,利用2009年9月MODIS的8 d合成波段反射率产品MOD09,选择特征变量植被指数(NDVI、EVI)、NDWI、NDMI、NDSI及辅助信息DEM,通过选取其中的影像特征组合来确定分类方案,构建各波段组合的CART决策树,对MODIS影像进行分类,得到CART决策树的最优波段组合。结果表明,特征变量DEM、NDVI、EVI对分类结果贡献较大;将CART决策树的分类结果与其相对应的最大似然分类结果进行比较可知,基于影像多特征的CART决策树分类方法能明显提高分类精度。 相似文献
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针对PolSAR影像极化信息利用不完全,分类效果有待进一步提高的问题,该文在综合多源极化信息的基础上,提出一种核熵成分分析算法(KECA)特征降维,及BA-SSVM模型训练的PolSAR影像分类方法.构造PolSAR多源目标分解及纹理特征组合,根据熵值贡献率利用KECA开展特征降维,之后采用蝙蝠算法(BA)对光滑支持向量机(SSVM)模型参数自动寻优,实现PolSAR影像分类.通过Flevoland地区的AIRSAR影像及北京地区的Radarsat-2影像的分类实验,验证了该文方法的有效性.在特征降维方面,KECA比传统KPCA算法表现出更好的特征融合效果和非线性适应性;利用BA对SSVM参数进行智能解算,也可有效解决盲搜索问题,提高模型训练精度;通过KECA降维及BA-SSVM智能模型训练,分类效果总体优于传统方法. 相似文献
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全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(Support Vector Machine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。 相似文献
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以新疆渭库绿洲为研究区,对Radarsat-2全极化数据进行Freeman-Durden和H/α这2种目标极化分解处理,得到相应的特征参数,结合SVM-Wishart半监督分类方法对研究区土壤盐渍化信息进行提取,并利用目视判读和野外实地考察对分类结果进行分析验证。研究结果表明:①应用不同极化分解得到的特征参数进行影像类型识别和参数特征空间构建,不同参数信息识别度不同,且参数之间特征空间分布不同,其中H/α分解后特征参数构成的特征空间存在明显规律;②利用SVM-Wishart半监督分类方法对Freeman-Durden分解和H/α分解结果进行分类,Freeman-Durden分解后分类效果优于H/α分解分类效果,分类精度分别达88. 00%和78. 96%;③SVMWishart半监督分类优于传统的SVM分类效果,可以较好地提取研究区土壤盐渍化信息。SVM-Wishart半监督分类可对极化非相干分解后得到的特征参数进行较充分的挖掘,并使分类结果得到一定程度的提高,在区域土壤盐渍化信息提取中具有优势。 相似文献
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基于分类回归树分析的遥感影像土地利用／覆被分类研究 总被引：50，自引：1，他引：50
以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。 相似文献
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针对面向对象的PolSAR影像分类中"维数灾难"的问题,该文提出过滤式与封装式联合的特征选择方法.该方法利用ReliefF算法和增益率评估模型作为特征过滤器剔除与分类相关性小的特征,采用CART算法进一步对剩余特征进行筛选,获得最优特征子集进行分类,并和Wishart监督分类、不进行ReliefF算法与增益率评估模型特征提取的分类方法进行比较.以GF-3影像数据为例进行实验,结果表明,本方法在时间成本和分类精度上较其他两种方法都有显著提高,验证了该算法在面向对象土地利用分类中的可行性. 相似文献