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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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基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类 总被引：6，自引：0，他引：6
针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点,在综合各种数据降维方法的基础上,提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的AVIRIS数据为例,分析各波段信息量和相邻波段的相关性,利用子空间划分、分段波段指数选择法,进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别,应用J-M距离模型对其可分性进行判别,获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分类。实验结果表明,采用最佳波段组合方法,可以有效地提高高光谱的分类精度。 相似文献
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结合nDSM的高分辨率遥感影像深度学习分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像因其地物类内差异大、光谱信息相对欠缺导致现有影像分类方法存在错分现象较多、地物边界残缺不完整等问题,本文提出了一种归一化数字表面模型（nDSM）约束的高分辨率遥感影像深度学习分类方法。首先,将nDSM数据作为附加波段叠加在遥感影像上并获取训练样本;然后,利用优化的U-Net网络进行模型训练得到最优模型;最后,利用最优模型对附加了nDSM波段的遥感影像进行地物分类。试验结果表明,本文方法引入nDSM数据用于U-Net模型训练和分类,可有效提高影像分类精度,得到更加真实可靠的分类结果。 相似文献
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基于面向对象的珲春地区高分辨率遥感影像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
张忠斌 《测绘与空间地理信息》2017,(2):132-135
以吉林省珲春市春化镇为研究区,以Pleiades、高分一号、资源三号影像为实验数据,利用面向对象信息提取方法实现了对3种遥感影像进行信息提取。利用3D Filter边缘检测算子对多尺度分割进行优化,通过对影像进行多次实验得出地物要素的最优分割参数,并且建立不同地物要素的分割层级。分析实验数据的特点构建了合理的分类层级,选取能区分各个地物要素的特征进行组合,利用阈值分类和模糊分类实现地物要素的信息提取。利用混淆矩阵对数据进行客观分析,得到3种影像的总体分类精度和kappa系数。分析结果表明:Pleiades影像分类精度较高,更适合本实验区的遥感影像信息提取。 相似文献
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面向土地利用分类的HJ-1 CCD影像最佳分形波段选择 总被引：2，自引：0，他引：2
环境一号卫星（HJ-1）CCD影像光谱波段较少,地物之间的准确分类识别有一定困难。采用分形纹理辅助地物分类识别是一种有效方法,而波段选择是提高分类识别精度的关键。本文以江西赣州定南县土地利用分类为例,采用双毯覆盖模型对HJ卫星CCD影像6类典型地物的波谱分形特征进行了分析,利用不同地物在不同波段上的分形区分度差异构建了最佳分形波段选择模型,并利用该模型挑选出最佳分形波段来辅助土地利用分类,最后对分类结果进行检验。结果表明：最佳分形波段选择模型能够综合权衡不同地物在不同波段上的分形区分度差异,利用挑选出来的最佳分形波段来辅助分类,其分类总体精度相对于原始影像分类提高了11.77%,相对于第1主成分分形辅助下的分类提高了1.56%。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(8)
利用SPOT全色波段影像和Landsat ETM+多光谱影像,采用波段特征分析法和改进的最佳波段指数法确定最佳融合波段。选择具有代表性的HSV变换、Brovey变换、PCA变换、Gram-schmidt变换和小波变换方法进行影像融合。针对融合后的影像采用定量评价法进行质量评价,通过不同地物的光谱、空间和纹理信息等进行比较分析构建适当的分类特征和规则,采用面向对象的遥感分类方法进行分类。结果表明,波段特征分析法和改进的最佳波段指数法结合,可以获得最佳融合波段。各融合方法均有效提升了影像效果,其中HSV和GS变换融合方法更好地保持了影像的多光谱和高分辨率特性,融合后各地物特征分类明显,可以有效应用于湿地分类;采用主成分分析法来设置面向对象分类中的波段权重,可以利用各波段信息量的差异进行影像的分割。基于各种遥感指数的面向对象分类方法用于湿地分类获得了93.62%的分类精度,与传统的分类方法相比有了很大进步,在湿地分类中具有很大的应用潜力。 相似文献
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目标识别是遥感高分辨率影像时代的重要应用方向。采用深度卷积神经网络对遥感影像学习训练,能够从遥感影像中自动提取出多个具有代表性的典型地物特征以及特征组合,并应用于多变而复杂的遥感影像数据中进行目标分类识别。本研究选用NWPU VHR-10数据应用于Faster R-CNN卷积神经网络模型中,并采用MAP进行评价,研究中得到了较好的检测精度,证明在遥感影像数据中采用深度卷积神经网络进行目标识别有着广阔的应用前景。 相似文献
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面向对象与卷积神经网络模型的GF-6 WFV影像作物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
GF-6 WFV影像是中国首颗带有红边波段的中高分辨率8波段多光谱卫星的遥感影像,对于其影像及红边波段对作物分类影响的研究利用亟待展开。本文结合面向对象和深度学习提出一种适用于GF-6 WFV红边波段的卷积神经网络(RE-CNN)遥感影像作物分类方法。首先采用多尺度分割和ESP工具选择最佳分割参数完成影像分割,通过面向对象的CART决策树消除椒盐现象的同时提取植被区域,并转化为卷积神经网络的输入数据,最后基于Python和Numpy库构建的卷积神经网络模型(RE-CNN)用于影像作物分类及精度验证。有无红边波段的两组分类实验结果表明:在红边波段组,卷积神经网络(RE-CNN)作物分类识别取得了较好的效果,总体精度高达94.38%,相比无红边波段组分类精度提高了2.83%,验证了GF-6 WFV红边波段对作物分类的有效性。为GF-6 WFV红边波段影像用于作物的分类研究提供技术参考和借鉴价值。 相似文献
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监督分类方法是海冰遥感监测中常用的有效方法,但不同的监督分类方法以及波段选择,在海冰识别中的精度有较大差异。为提高海冰监测的精度,本文使用高光谱传感器提供的可见光、近红外波段的连续成像光谱信息,对比了不同的波段组合在多种分类方法中海冰提取的精度,分析了不同波段组合、不同分类方法在海冰监测上的优缺点,最终得出海冰监测中最佳的波段组合以及最适宜的监督分类方法。 相似文献
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遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献
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基于BP神经网络高光谱图像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像常常存在"异物同谱"现象,影响了遥感影像的分类精度。为了提高分类精度,本文提出了基于BP神经网络的分类算法。采用环境一号卫星HJ-1A星上搭载的超光谱成像仪(HSI)获取的高光谱数据,利用BP神经网络对黄岛区进行遥感图像分类,根据得到的分类结果对原图像进行"异物同谱"现象纠正后重新选取训练样本,然后利用BP神经网络再分类,从而有效解决了"异物同谱"现象。实验结果表明,经处理后的高光谱影像的分类精度得到显著提高,分类总体精度为92.386 5%,比异物同谱纠正前提高了7.83%,Kappa系数也从0.768 2提升到了0.885 8。 相似文献
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针对低对比度、条纹噪声、低空间分辨率等特点而导致的热红外图像识别效果不佳问题,提出了一种港口目标热红外遥感图像特征提取与选择方法,实现了一定情况下港口目标的高精度分类。采用纹理、几何等29个特征,通过评估器选择最佳特征组合,并根据识别精度选择最佳分类器,能生成热红外图像港口目标22个最佳分类特征,且具有一定的鲁棒性。经过参数优化后的libSVM(一种支持向量机)分类器分类精度较高;白天图像比夜间图像分类精度更高;像素值、灰度直方图相关的一维和二维统计特征、局部二进制模式特征、边缘方向直方图特征等与灰度和纹理相关的特征对港口目标热红外图像识别影响较大。 相似文献
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城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。 相似文献
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本研究选取黄土高原典型丘陵沟壑区——陕西省米脂县为试验区,用TM磁带、TM假彩色合成影像、SPOT多光谱影像和彩色红外航空像片同时对试区进行土地利用现状分类与制图的比较研究。通过对土地利用现状分类系统、TM图像计算机增强处理与自动分类、TM最佳波段组合、三种影像的目视判读与制图、以及遥感信息源的综合评价等多方面的试验研究,为遥感技术在黄土高原1:5万土地利用现状调查制图中的应用提供了一套技术数据及可行的方法。 相似文献
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基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究 总被引：6，自引：0，他引：6
分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性. 相似文献