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特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。 相似文献
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基于特征的模糊神经网络遥感图像目标分类识别 总被引：1，自引：0，他引：1
特征是图像处理中用于辨识目标的最基本属性.提出了利用模糊神经网络方法,针对舰船的几何特征、矩特征和纹理特征进行舰船目标识别处理.首先简单地描述了几何特征、矩特征尤其是Hu矩特征、一阶纹理特征和二阶纹理特征.然后分别对仿真数据、卫星观测数据中的舰船目标,以及自动检测处理获取的舰船目标的几何特征、Hu机特征和纹理特征进行了提取和分析.模糊神经网络方法可以综合模糊集理论和神经网络方法的优势,有效地实现基于特征的图像目标分类识别处理.文章首先描述了一种主从神经元结构的模糊神经网络分类识别方法,然后利用该方法对大型舰船进行分类识别,包括基于单类舰船特征的分类识别和基于多源(时相)数据融合的分类识别.实验结果表明,基于大型舰船的几何特征、矩特征和纹理特征,利用模糊神经网络方法可以实现对大型舰船目标的有效分类识别.通过多源数据融合处理,可以改善分类识别效果. 相似文献
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玉米作为中国重要粮食作物,品种众多,易出现错分现象,影响农业安全和粮食生产。针对传统基于卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）的高光谱图像作物品种识别模型所需建模样本数量巨大的问题,提出基于高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型。首先,获取不同品种玉米种子在400—1000 nm范围内的高光谱图像,提取样本全部像素的203维光谱信息,利用主成分分析PCA（Principal Component Analysis）算法将光谱维度降至8维。在实验中,样本的像素级光谱信息（即：样本的全部像素的光谱信息）除应用于CNN模型外,也应用于支持向量机（SVM）和K近邻分类（KNN）模型中,结果表明：在相同模型中,基于像素级光谱信息比基于米粒级光谱信息（即：每粒样本所有像素光谱信息的平均值）识别效果好;在相同情况下,CNN模型比SVM和KNN模型的识别效果好;基于像素级光谱信息和CNN的品种识别模型识别效果最稳定,依据像素级分类结果采用多数投票策略对玉米种子样本进行识别,样本识别精度高达100%（注：100%为建模集样本与测试集样本数量为0.27和0.32时的识别精度,随着测试集样本数量的增加,该识别精度将有所降低）。最后,使用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法实现CNN输出特征值的可视化,验证了基于高光谱像素级信息和CNN的品种识别模型的有效性。在建模样本极少的情况下,实现了玉米种子品种的无损、高效识别,为精准农业提供了理论基础。 相似文献
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将高光谱图像与高空间分辨率图像融合后,由于融合图像空间分辨率提高,改变了混合像元内地物组分比例,像元光谱信息较原高光谱图像光谱信息会出现“失真”现象。针对这种情况,考虑混合像元内成分变化进行图像融合,首先利用投影方法模拟多光谱图像得到高光谱图像,并将模拟高光谱图像与原高光谱图像利用小波方法进行融合,融合图像不仅增强了空间信息,而且对光谱信息进行一定的修正,从而提高了环境异常探测等一系列应用的精度。利用Hyperion图像和SPOT-5图像进行融合实验,融合图像能够识别出87.2%目标区域。 相似文献
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无人机遥感影像林地单株立木信息提取 总被引：2，自引：1，他引：1
针对无人机遥感技术在提取单株立木信息的限制性问题,提出一种新的自动单株立木信息提取方法。对原始无人机影像进行光谱信息增强处理以突出局部细节特征;通过引入DBI指数自动化确定K-means聚类方法的最优聚类数目,进而对影像像素进行标记;通过利用高斯马尔可夫随机场模型进一步对影像进行分割;使用数学形态学算子等方法对分割结果进行后处理得到单株立木树冠信息,通过图像几何矩原理计算得到单株立木位置以作为其识别的依据。结果表明,应用该提取方法,油松林区和樟子松林区单株立木识别总体精度分别为89.52%和95.65%、单木树冠提取精度分别为81.90%和95.65%,均具有较好地适用性。该方法不需要大量的人工干预和先验知识的输入,大大提高提取方法的自动化程度。 相似文献
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针对目前基于深度学习的图像分类方法难以提取地图子类图像的高级语义信息,该文采用一种孪生网络结构下利用卷积神经网络提取图像特征计算相似度的方法进行地图子类的识别,将地图样本输入到孪生网络模型中进行训练及测试,并与直方图、灰度共生矩阵两种传统图像相似度计算方法进行对比分析。结果表明,基于孪生网络结构利用卷积神经网络提取图像特征计算地图相似度的方法准确率为93%,比两种传统方法分别高出了48%、43%;F1测度值为93.2%,比两种传统方法分别高出61.1%、26.53%,每张图像的运行速度也可达毫秒级。得出结论：该相似度匹配方法的高准确度和高效性为地图子类图像识别提供了技术方法,为互联网地图监管提供了新的思路。 相似文献
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PCA、ICA和Gabor小波决策融合的SAR目标识别 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于主成分分析(PCA)、独立分量分析(ICA)和Gabor小波决策融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标识别方法。首先用PCA、ICA和Gabor小波变换分别对SAR目标图像提取特征向量,再用3个支持向量机分类器分别对3种方法提取得到的特征向量分类,通过基于等级的决策融合方法对3个支持向量机分类器的输出进行决策融合,得到最终类别决策结果。采用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,PCA、ICA和Gabor小波决策融合后得到的识别率高于单独用其中任何一个特征得到的识别率。因此,该方法可提高目标的正确识别率,是一种有效的SAR图像目标识别方法。 相似文献
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利用边界链编码和HMM进行SAR图像阴影建模和分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对利用合成孔径雷达图像中的阴影信息进行目标识别的问题,提出了一种边界链编码和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法利用链编码技术来描述SAR图像阴影边界的形状,可以很好地反映形状的特性,且计算上很有效;利用HMM统计建模方法对阴影边界的链编码进行建模和分类,从而实现SAR图像的自动目标识别。使用MSTAR数据库中的SAR图像数据对该方法进行了验证和分析,分类结果证明只利用阴影信息进行分类的可行性,且该方法可以有效地实现SAR图像的目标识别。 相似文献
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快速、准确地获取溢油污染信息,对海洋的动态监测、保护和可持续利用具有重要意义。环境与灾害监测预报小卫星星座一号(HJ–1)是我国针对生态环境污染和灾害监测发射的新型卫星平台,但HJ–1 CCD多光谱数据的光谱波段较少,仅依赖光谱信息获取海面溢油范围的精度较低。因此,以墨西哥湾溢油事件为研究对象,在分析不同地物光谱特征的基础上,采用灰度共生矩阵,选择合适的纹理结构因子,提取HJ–1 CCD图像中影响溢油识别的地物纹理特征;建立光谱特征和纹理特征相结合的决策树模型,提取海面溢油信息,并与只考虑光谱信息的传统分类方法进行精度对比。结果表明,与最大似然分类法相比,决策树方法的油膜提取用户精度和制图精度分别提高了11.85%和4.28%。 相似文献
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本文在原有VGG19卷积神经网络的基础上,提出了一种基于迁移学习模型参数的水稻病害图像分类方法。该方法利用ImageNet数据集预训练生成的VGG19卷积神经网络,通过将网络相关参数迁移和调整的方式构建水稻病害图像分类的技术流程。通过对图像的预处理扩充样本数据,针对病害特征利用训练集调整训练参数,并利用验证集进行性能实测优化分类模型,实现水稻病害图像的快速识别分类,最后利用测试集评价分类精度。测试结果表明,该方法能够很好实现水稻病害图像的分类,分类精度达到99%以上。 相似文献
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遥感影像目标识别技术已广泛应用于目标动态监测与定位等领域。但影像目标识别的结果缺乏与目标属性信息的链接,导致分析人员只能依据影像特征进行分析,难以进行更复杂的目标数据关联分析与挖掘。针对遥感影像目标识别语义属性信息缺失的问题,本文利用知识图谱相关技术将影像判别的目标信息与知识语义网链接。首先,提出了一种遥感影像目标知识图谱构建框架;其次,针对遥感影像目标不同的数据类型,构建遥感影像目标知识抽取模型,提出了基于相似度目标实体识别和预定义模式的关系抽取方法;然后,基于多特征Logistic模型的影像目标实体链接方法,实现了遥感影像目标实体与百科知识库的知识关联;最后,针对预定试验区域进行试验,验证了本文方法的可行性。 相似文献
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高分辨率遥感图像具有丰富的纹理信息,而像素级变化检测方法主要分析图像的光谱信息,导致将像素级变化检测方法用于高分辨率遥感图像具有一定的局限性.因此,本文提出了一种像素级与对象级相结合的高分辨率遥感图像变化检测方法,解决了像素级与对象级变化检测方法中存在的椒盐现象、误检等问题.首先,结合高分辨率遥感图像的多维特征,构建遥... 相似文献
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针对影像线特征匹配的复杂性,给出了根据物体结构信息,将影像匹配问题转化为确定图同构问题的匹配策略。首先,利用影像特征提取获得的点、线特征建立描述物体结构信息的关系表,通过对左右不同影像的图形进行区域分割获得候选面特征,利用矢量数据拓扑关系的自动建立算法得出左右影像关联图的弧段-多边形拓扑文件。然后,根据基匹配及拓扑关系表,利用图深度遍历的方法进行匹配传递,按面、线、点的顺序完成不同影像间对应物体同名线的匹配。由于关系表的一致性表明了物体构成特征要素的一致性,可使整个影像的匹配搜索范围变小,从而提高影像匹配的准确性与匹配速度。 相似文献
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Tengfei Su 《地理信息系统科学与遥感》2017,54(3):354-380
This paper proposes an efficient paddy field mapping method using object-based image analysis and a bitemporal data set acquired by Landsat-8 Operational Land Imager. In the proposed approach, image segmentation is the first step and its quality has a serious impact on the accuracy of paddy field classification. In order to improve segmentation quality, a new segmentation algorithm based on a frequently used method, fractal net evolution approach, is developed, with improvement mainly in merging criteria. In order to automate the process of scale parameter determination, an unsupervised scale selection method is utilized to determine the optimal scale parameter for the proposed image segmentation approach. After segmentation, four types of object-based features including geometric, spectral, textural, and contextual information are extracted and input into the subsequent classification procedure. By using a random forest classifier, paddy fields and nonpaddy fields are separated. The proposed image segmentation method and the final classification result are both quantitatively evaluated. Our segmentation method outperformed two popular algorithms according to three supervised evaluation criteria. The classification result with overall accuracy of 91.00% and kappa statistic of 0.82 validated the effectiveness of the proposed framework. Further analysis on feature importance indicated that spectral features made the most contribution as compared to the other three types of object-based features. 相似文献
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桥梁的自动解译具有重要的应用价值,而在影像分辨率为分米级、桥梁场景复杂、桥梁目标较小的复杂情况下,准确地进行桥梁目标的自动识别比较困难。在分析高分辨率SAR（synthetic aperture radar）影像的统计特征和桥梁特征的基础上,提出了一种新的桥梁自动识别方法。首先采用基于Weibull分布的CFAR（constant false alarm rate）算法检测出潜在桥梁目标,然后基于Wishart-H-Alpha分类和形态学处理提取出桥梁场景区域,随后引入霍夫变换并利用桥梁的场景特征、几何特征和散射特征识别出桥梁目标。采用国产机载XSAR数据和美国AIRSAR数据进行验证,结果表明,该识别方法在复杂情况下能够取得令人满意的识别结果,具有较好的适应性。 相似文献
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一种飞机目标的遥感识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
高空间分辨率遥感影像通常具有数据量大、背景复杂及地物占比较少等特点。如果直接将RCNN模型应用于高空间分辨率遥感影像目标识别,计算量大且效率低。级联AdaBoost算法识别率高、速度快,但又会产生较多的虚假目标。本文结合RCNN模型和级联AdaBoost算法,提出了一种由粗到精的飞机目标识别方法。首先使用基于HOG特征的级联AdaBoost算法快速提取飞机目标候选区域,然后利用基于卷积神经网络特征的SVM对飞机目标候选区域进行精细识别。试验表明,本文提出的方法在保证准确率的同时,还有效提高了计算效率。 相似文献
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综合非光谱信息的荒漠化土地CART分类 总被引：2，自引：0，他引：2
用遥感手段对荒漠化进行监测是当前荒漠化研究的热点问题,传统的荒漠化遥感信息自动提取方法是基于光谱特征的图像分割,受多种因素的影响,分类精度的提高遇到瓶颈,因此基于知识的分类方法应运而生。CART是一种非参数化的分类与回归方法,在用于遥感影像自动分类时,可以方便地应用多源知识,提高分类精度。本文在分析了CART方法原理的基础上,针对荒漠化地区各种地物的特点,将包括地物光谱知识、纹理知识、植被盖度等在内的多种知识融入CART模型,克服了单纯利用光谱特征进行分类的不足,取得了85.94%的精度。 相似文献
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面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。 相似文献