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目前大多数面向像元、面向对象遥感影像分类对比研究算法、软件、样本均不同,引入多方面系统误差导致结果一定程度上不严谨。为更准确比较2种分类方法,本文采用面向像元、面向对象2种分类方式,在同软件平台、同分类器、同训练样本、同验证样本,即“四同”条件下对2018年4月17日高分一号周口城区融合影像进行分类对比研究,并完成主、客观评价精度评价。结果表明：① “四同”条件下2种分类方式、CART（Classification and Regression Tree）、SVM（Support Vector Machine）、RF（Random Forests）3种机器学习算法均能识别周口城区主要地物类型,而面向对象的分类效果明显优于面向像元分类,与前人研究结论一致。其中面向像元分类效果最好的是RF算法,总体分类精度为78.02%,Kappa系数为0.72;面向对象分类效果最好的是RF算法,总体分类精度为93.40%,Kappa系数为0.92;② 尽管由于光谱特征相似、分布交叉,单类别建筑用地、交通用地用户精度与生产者精度较低,但面向对象分类较面向像元分类效果明显提升,以RF分类为例,建筑用地生产者精度由56.18%提高至92.13%,用户精度由69.44%提高至87.23%;交通用地生产者精度由72.15%提高至89.87%,用户精度由72.15%提高至92.20%;③ 与前人研究成果比较,本文在“四同”条件下实现了更科学、更严谨的面向像元、面向对象遥感分类方法对比,对后续高分辨率遥感影像分类具有一定参考意义。 相似文献
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以山西省西山煤田为研究区域,以MODIS和Landsat遥感影像为数据源,利用决策树分类方法,分别得到了西山煤田2001、2008和2016年的土地利用分类结果。结果表明,利用决策树分类的总体精度大于90%,Kappa系数大于0.85,决策树分类方法可以可靠地用于土地利用分类。研究结果为土地利用/土地覆盖变化分析提供了基础数据。 相似文献
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雅鲁藏布江中部流域长期遭受土地沙化侵蚀,采取有效手段进行沙化土地信息快速识别,跟踪土地沙化现状和动态发展,是土地沙化防治的基本前提。遥感数据因其快速、大范围、高精度监测等特点已被广泛应用于土地沙化监测。为降低该区域沙化土地破碎化分布特征以及广泛分布的稀疏植被地表对沙化土地遥感识别带来的不确定性,本文利用Google Earth Engine平台获取2019年秋季雅鲁藏布江中部流域Landsat无云遥感影像,基于面向对象的分类思想,充分提取沙化土地的光谱、几何和地形特征,根据不同的分类器构建4种分类方案,包括单一分类器（支持向量机、决策树、最近邻）分类以及组合分类法分类,提取雅江中游河谷地区沙化土地信息并验证不同方案的提取精度。结果表明：① 利用面向对象组合分类模型提取的沙化土地信息效果最佳,总体精度高达91.38 %,Kappa系数为0.82;② 相较于采用单一分类器（支持向量机、最近邻和决策树分类）的面向对象分类方法,组合分类模型能更有效地识别破碎化的小面积沙化土地,降低沙化土地与稀疏植被地表的混淆情况,提高分类可靠性;③ 基于面向对象组合分类模型反演得到雅鲁藏布江中部流域2019年沙化土地分布信息,土地沙化面积达299.61 km2,总体上呈现沿河谷的带状不连续分布,且集中分布于河流北岸以及靠近河道的阳坡、低海拔地区。本研究可为土地沙化遥感监测提供新思路,其应用可服务于雅鲁藏布江中部流域土地沙化预防和治理工作。 相似文献
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快速准确地获取土地利用/覆被信息是遥感领域研究的一个热点课题.本文用5种决策树分类器及MISR多角度数据,对塔里木河下游地区进行土地覆被分类研究.通过对不同波段和观测角数据组合形成的6个数据集进行分类比较发现:(1)无论使用哪种分类器,相比于天底角观测方式,多角度观测都能获得更高的分类精度,特别是能显著提高灌木,林地和草地类型的分类精度,说明多角度观测能有效地反映地物的反射异质性信息,更好地区分地物.(2)与MLC分类法相比,决策树算法的分类精度更高,特别是随机森林和C 5.0方法最为突出,说明决策树的分类能力要优于MLC法.使用多角度数据集时,这种差别更明显,说明决策树能更有效地利用多角度信息.(3)4种决策树算法(J48,Random Forest,LMT,C 5.0)使用近红外波段的分类效果好于使用红光波段的分类效果,说明近红外波段能提供更多的地物反射异质性信息. 相似文献
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依托中分辨率成像光谱仪完整的数据序列和丰富的光谱信息,遥感特征指数在湿地生态系统发展变化的状态、趋向和规律研究方面发挥着不可替代的优势。传统类间距离判别的遥感特征指数选取中常存在过分依赖数据统计特征、入选指数与目标地类间生态学意义不明确、分类模型普适性差等局限性。基于此,本研究以河北省白洋淀湿地自然保护区为例,提出类可分离性距离判别（Class Separation Discrimination,CSD）与类间距离判别（Class Distance Discrimination,CDD）相结合的方法构建最优遥感特征指数集,并采用QUEST算法和马氏距离判别法构建分类决策树模型用于白洋淀湿地信息的提取研究,尝试克服传统类间距离指数选取中的不足。结果表明：运用CSD和CDD相结合的方法所选取的遥感特征指数在研究区湿地信息提取过程中的总体分类精度达到了91.32%,Kappa系数0.88,较传统的分类与回归树（Classification and Regression Tree,CART）方法,分类精度提高了1.67%;其次选取的最优指数与待提取的湿地类型均具有明确的生态学意义,如挺水植物在立地干湿交替条件下的潴育化过程决定了氧化铁比率IO可成功的将混分的耕地和挺水植物进一步分离;进一步将基于研究区2017年OLI影像构建的CSD和CDD相结合方法与CART方法的模型分别应用于研究区2019年OLI影像进行分类,基于CSD和CDD相结合方法构建的模型分类总体精度和Kappa系数分别为：86.97%、0.83,基于CART方法构建的模型无法满足分类需求,研究结果较好地证明了基于CSD和CDD相结合方法构建的模型在年际之间具有良好的适用性和稳定性。总之,CSD和CDD相结合的方法在不降低湿地信息提取精度的基础上,有效避免了传统遥感特征指数选择方法的局限性,提高了分类模型的普适性,是遥感特征指数选择算法和决策树相结合在湿地信息提取方面的有益尝试。 相似文献
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多时相影像的典型区农作物识别分类方法对比研究 总被引：8，自引：0，他引：8
基于甘蔗和玉米的物候特征差异,对多时相影像典型分类方法处理的适宜性和准确性进行了比较研究。并以目视解译结果作为参考数据,利用全样本检验法,对自动分类的结果进行了精度检验。试验结果表明:面向对象法的分类精度最高,总体Kappa系数为0.655,是最适宜的方法;其次是BP神经网络法和光谱角制图法,总体Kappa系数分别为0.635和0.631;而最大似然法和分类后比较法则是不适宜采纳的分类方法,总体Kappa系数分别为0.601和0.577。上述分析可见,它们对遥感分类处理多时相影像识别算法的适用性选取有一定参考意义。 相似文献
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城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。 相似文献
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黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取 总被引：1，自引：0，他引：1
及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。 相似文献
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多分类器决策融合方法在提高遥感影像分类的准确性和可靠性方面已表现出了巨大潜力,但这一过程中对所有像元多次分类会产生巨大的时间代价,为改善这一问题,本文提出了主分类器的概念。在青海湟水流域确定2个试验区,对7种常用的分类器进行评估,排除精度较低的3种分类器后,选择支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）、随机森林（Random Forest, RF）和梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）4种不同的分类器,建立决策规则共同对SPOT-6影像分类。为提高分类效率,以精度最高的GBDT作为主分类器对影像分类后,仅对结果中可信度不高的像元使用多分类器共同决策。研究结果表明,2个区域内主分类器独立完成分类的像元分别占38.10%和65.26%,错分率为1.57%和2.18%;多分类器共同决策的区域,相比GBDT的分类结果,总体精度分别高出2.49%和3.66%。整体上看,决策融合使2个区域的总体分类精度分别提高了1.18%和1.09%,能够有效减少分类结果中的“椒盐噪声”,精度更加均衡。相比现有的决策融合方法,主分类器的使用在保证分类精度的同时有利于分类效率的提高及分类结果保持良好的一致性。 相似文献
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特征优选与卷积神经网络在农作物精细分类中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
农作物的精细分类一直是农业遥感领域的热点,对农作物估产和种植结构监管有重要意义。深度学习的出现为农作物分类准确性的提升提供了新的思路。本文提出一种特征优选与卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）相结合的多光谱遥感农作物分类方法,用以解决精细分类问题。实验以哨兵2号遥感影像为数据源,基于多光谱遥感影像的波段反射率与包括归一化植被指数在内的10种植被指数,利用Relief F算法进行特征增强与优选,获取最优特征集,从而设计出基于特征优选的CNN分类方法,并对河南省原阳县主要农作物水稻、玉米、花生进行分类识别与制图,分类精度达到96.39%。同时,选用支持向量机、CNN方法分别对研究区农作物进行分类识别。对比分析3种方法的分类结果,发现本文提出的基于最优特征集的CNN农作物分类方法表现最优,CNN方法次之,支持向量机方法表现最差。实验结果表明：① 利用Relief F算法能够对特征贡献度进行排序,完成特征筛选,得到包含24个特征的最优特征子集,训练精度达到99.89%;② 基于最优特征集的CNN方法能够在最大程度上提取高精度差异性特征,实现对农作物的精细分类,且相比CNN和支持向量机的农作物分类方法,本文方法表现更佳。 相似文献
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In order to promote the application of Beijing-1 small satellite(BJ-1) remote sensing data,the multispectral and panchromatic images captured by BJ-1 were used for land cover classification in Pangzhuang Coal Mining.An improved Intensity-Hue-Saturation(IHS) fusion algorithm is proposed to fuse panchromatic and multispectral images,in which intensity component and panchromatic image are combined using the weights determined by edge pixels in the panchromatic image identified by grey absolute correlation degree.This improved IHS fusion algorithm outper-forms traditional IHS fusion method to a certain extent,evidenced by its ability in preserving spectral information and enhancing spatial details.Dempster-Shafer(D-S) evidence theory was adopted to combine the outputs of three member classifiers to generate the final classification map with higher accuracy than that by any individual classifier.Based on this study,we conclude that Beijing-1 small satellite remote sensing images are useful to monitor and analyze land cover change and ecological environment degradation in mining areas,and the proposed fusion algorithms at data and decision levels can integrate the advantages of multi-resolution images and multiple classifiers,improve the overall accuracy and produce a more reliable land cover map. 相似文献
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基于特征空间优化的随机森林算法在GF-2影像湿地分类中的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于季节性的植被动态和水文波动,湿地遥感影像分类常常比较困难。本文采用优化特征空间的随机森林算法（Random Forest）对吉林省白城市通榆县东部地区预处理后的GF-2影像进行湿地分类研究,具体分为2步：① 对研究区遥感影像进行多尺度分割和对象特征的提取。针对一些学者获取最佳分割尺度时仍受主观因素影响较大的情况,本文通过改进全局最优分割方法来获得最佳分割尺度。② 在最优分割的基础上,基于特征重要性对随机森林分类算法的特征空间进行优化,以得到最佳的随机森林分类结果,并与相同条件下（同数据、同分割尺度、同训练样本,同特征空间）的K-NN、SVM、CART 3种算法以及未优化特征空间的RF算法的分类结果进行了比较。结果表明,基于优化特征空间的RF算法的分类结果总精度和Kappa系数分别为93.038%和0.9177,而K-NN、SVM和CART 3种分类算法的分类结果的总精度分别为83.357%、78.068%、77.136%,未优化特征空间的RF算法分类结果总精度为90.937%。相较于K-NN、SVM、CART 3种分类算法,RF算法在GF-2湿地影像数据中具有更好的分类性能,同时优化特征空间的RF算法精度有所提高,在湿地资源管理中可以发挥非常重要的作用。 相似文献
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北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。 相似文献
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面对实际的遥感影像分类任务,采用深度神经网络的方法存在的最大问题是缺乏充足的标注样本,如何使用较少的标注样本实现较高精度的遥感影像分类,是目前需要解决的问题。ImageNet作为世界上最大的图像识别数据集,在其上训练出的模型有着丰富的底层特征。对ImageNet预训练模型进行微调是最常见的迁移学习方法,能够一定程度利用其丰富的底层特征,提高分类精度。但ImageNet影像特征与遥感影像差距较大,对分类效果提升有限。为了解决上述问题,本文基于传递迁移学习思想,结合深度神经网络,提出一种基于深度传递迁移学习的遥感影像分类方法。该方法通过构建以开源遥感场景识别数据集为源域的中间域,并以ImageNet预训练权重为源域、待分类遥感影像为目标域进行迁移学习,提高遥感影像分类精度。首先,以ImageNet预训练VGG16网络为基础,为加速卷积层权重更新而将全连接层替换为全局平均池化层,构建GAP-VGG16,使用中间域数据集训练ImageNet预训练GAP-VGG16以获取权重;然后,以SegNet网络为基础,在SegNet中加入卷积层设计了T-SegNet,以对获取的权重进一步地提取。最后,将获取的权重迁移到T-SegNet中,使用目标域数据集训练,实现遥感影像分类。本文选取Aerial Image Dataset和UC Merced Land-Use DataSet作为中间域数据集的数据源,资源三号盘锦地区影像为目标域影像,并分别选取了50%和25%数量的训练样本进行实验。实验结果表明,在50%和25%数量的训练样本下,本文方法分类结果相比SegNet的Kappa系数分别提高了0.0459和0.0545,相比ImageNet预训练SegNet的Kappa系数分别提高了0.0377和0.0346,且在样本数较少的类别上,本文方法分类精度提升更明显。 相似文献
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Using three-phase remote sensing images of China-Brazil Earth Resources Satellite 02B (CBERS02B) and Landsat-5 TM, tobacco field was extracted by the analysis of time series image based on the different phenological characteristics between tobacco and other crops. The spectral characteristics of tobacco and corn in luxuriant growth stage are very similar, which makes them difficult to be distinguished using a single-phase remote sensing image. Field film after tobacco seedlings transplanting can be used as significant sign to identify tobacco. Remote sensing interpretation map based on the fusion image of TM and CBERS02B's High-Resolution (HR) camera image was used as standard reference material to evaluate the classification accuracy of Spectral Angle Mapper (SAM) and Maximum Likelihood Classifier (MLC) for time series image based on full samples test method. SAM has higher classification accuracy and stability than MLC in dealing with time series image. The accuracy and Kappa of tobacco coverage extracted by SAM are 83.4% and 0.692 respectively, which can achieve the accuracy required by tobacco coverage measurement in a large area. 相似文献
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基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前对岩溶湿地的重视程度远低于其他湿地类型,缺乏利用遥感技术进行岩溶湿地植被高精度识别的研究,但岩溶湿地同其他湿地类型一样,湿地面积退化严重,亟待需要解决。因此,本文选取受人类活动影响较大、湿地退化较为严重的广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园的部分核心区域作为研究区,以DJI大疆御Mavic Pro无人机航摄影像为数据源,利用泛化能力强、分类精度高的面向对象随机森林算法实现了会仙岩溶湿地植被的高精度分类,探究无人机可见光影像和面向对象随机森林算法在岩溶湿地植被识别中的适用性,为无人机遥感技术应用于岩溶湿地的研究和保护提供技术参考。首先,在eCognition Developer9.0中利用多尺度迭代分割算法对影像图层进行分割;然后,基于以往在进行面向对象分类研究的经验来指导我们进行特征选择,充分考虑了影像的光谱和纹理特征、植被指数、无人机遥感数据派生的研究区数字地表模型（DSM）和几何特征;最后,在RStudio中实现了随机森林算法参数的调优、模型的构建以及分类。结果显示,面向对象随机森林算法对会仙湿地植被具有较高的识别能力,在95%置信区间内总体精度为86.75%,Kappa系数为0.83。在单一典型岩溶湿地植被识别精度中,狗牙根-白茅-水龙植被群丛的用户精度在90%以上,生产者精度高于80%,竹子-马甲子-桂花生产者精度高于80%,但是用户精度较低,仅为70.59%。 相似文献