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数据与数据库的爆炸式增长导致了一个十分突出的问题,即如何高效、智能地从巨量的、有噪音的、随机的数据中提取有效的、潜在有用的信息和知识.近几年来,空间数据挖掘技术的广泛研究正是基于此目的.本文初步探讨了空间数据挖掘技术在遥感图像处理中的应用,其重点阐述了关联规则,以及数据挖掘技术在遥感图像数据处理中的基本方法以及如何对遥感图像数据进行离散化处理.文章最后简要介绍了遥感图像处理的决策树和人工神经网络数据挖掘技术方法. 相似文献
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遥感图像海量性、复杂性与多样性特征导致现有方法出现查全率、查准率低的问题,无法满足现今遥感图像应用的需求,故提出基于卷积神经网络-图像检索(Convolutional Neural Networks-Content-Based Image Retrieval,CNN-CBIR)的遥感图像分类检索方法研究.为了精确分类遥感图像,基于卷积神经网络-深度卷积神经网络-16(Convolutional Neural Networks-Visual Geometry Group Net-16,CNN-VGGNet-16)模型提取遥感图像卷积特征与池化特征,通过有效融合得到遥感图像高层聚合特征,以此为基础,采用模糊分类算法分类处理遥感图像,依据遥感图像分类结果,利用基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技术制定遥感图像分类检索程序,实现了遥感图像的分类检索.选取数据集图像遥感数据集(UC-Merced)与武大遥感数据集(WHU-RS)作为实验数据集,确定最佳池化区域尺寸与最佳输入尺寸,采用MATLAB软件进行仿真实验.仿真实验数据显示:与标准数值相比较,提出方法的查全率与查准率较高,充分说明提出方法具备更好的检索性能. 相似文献
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基于Csharp与MATLAB混合编程的方法,实现了ARCENGINE与MATLAB的结合来处理遥感图像。分析介绍了调用MATLAB程序文件、创建C语言共享库和编译.NET组件3种Csharp与MATLAB混合编程的实现途径,并选用Csharp调用MATLAB编译的.NET组件的方法,把ARCENGINE与MATLAB结合,实现了ARCENGINE的遥感数据空间分析类库、数据操作组件与MATLAB图像处理工具箱的组合,扩展了Csharp开发环境下对遥感数据处理分析的类库和函数库,为遥感图像处理分析提供了更多便捷的方法。 相似文献
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海量遥感影像的存储与快速调度显示方法 总被引：2，自引：0，他引：2
随着计算机技术的发展,计算机的存储和处理的功能越来越强大,但是仍然无法满足日益增加的海量信息处理的需要。因此研究如何利用有限的计算机内存,处理无限大小的数据,成为研究的重点。本文根据海量遥感影像数据的特点以及对海量遥感图像进行处理的需要,研究了实现海量图像数据快速显示的方法以及其数据库存储结构。主要包括图像重采样、影像金字塔生成技术、图像快速显示技术等。 相似文献
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随着遥感技术的发展,通过遥感手段获得的数据量越来越大,在海量的遥感数据中,如何能够快速找出有用的信息,是遥感应用重要的研究课题之一。然而,现有设备的有限处理能力和传统的图像处理方法一直是海量遥感图像数据中信息提取和分析的主要瓶颈,严重制约着数据的实际应用效率。根据人类视觉特性,提出了对于特定的遥感目标快速检测的方法,从而为目标的增强以及分类奠定了基础。 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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高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类 总被引：3，自引：0，他引：3
文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度. 相似文献
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采用卫星遥感方法制作的数字正射影像是获取基础空间信息最快速、高效的手段,利用高精度卫星遥感成图,处理速度快、工艺简便、图像清晰,而且精度达到成图要求。本文介绍了以高分辨率的QuickBird卫星影像为研究对象,利用ERMapper图像处理系统进行图像的几何校正、全色与多光谱数据融合方法与过程。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(3)
针对无人机获取的高分辨率遥感图像分类需求,提出一种K-means聚类引导的阈值分类方法。首先计算出无人机遥感图像数据集的Average Silhouette值,作为K-means的最优聚类数目;然后对原始图像进行Kmeans聚类初分割,对初分割结果中的非目标区域进行手工剔除;再对处理之后的新对象进行阈值分割和图像优化,完成对象的提取;最后对所有处理得到的地物标签进行合并,实现遥感图像的识别与分类。基于MATLAB/GUI平台,对提出的分类方法处理步骤进行集成,开发了无人机遥感图像分类处理系统,可对无人机遥感图像进行快速处理,实现半自动解译。对分类结果进行精度验证,其总体精度为91.09%,Kappa系数为0.88,表明该方法用于无人机遥感图像分类处理,能够实现地物的精确分类与信息提取。 相似文献
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基于多源遥感影像融合的影像匹配技术 总被引：6，自引：4，他引：2
多源遥感影像数据配准,常用的方法是多项式纠正法。此方法简单,但不能有效实现图像之间的相互配准。本文介绍了一种基于影像匹配的图像对图像局部纠正技术,包括影像直方图匹配、特征点提取、影像匹配处理技术,以及图像对图像局部纠正等技术,用于多源数据的配准。实验证明这种流程适合不同时相、不同传感器遥感数据(TM数据、SPOT数据与航空影像数据)的精确配准,配准误差可达到子像元级别。 相似文献
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监督分类方法在图片资料专题信息提取中的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
通常,遥感分类处理软件都用于遥感图像数据(如TM,SPOT等)的处理。在利用遥感分类软件(如ERDAS)对遥感图像数据进行监督分类(SupervisedClassification)时,通常采用最大似然法(MaximumLikelihood)作为平行六面体判别规则。而这种方法对于图片资料并不合适。对遥感图像处理软件ERDAS内置的3种分类判别规则进行比较,得出使用最小距离法(MinimumDis-tance)作为判别规则对于图片资料根据颜色分类有很好的效果。这种方法对于数据短缺情况下,利用分类图片资料的色彩特征提取专题信息有较好的通用性。与传统的图片交互数字化处理方法相比,该方法能在保证结果精度的前提下,大幅度减少手工勾绘的工作量。 相似文献
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多重主成分分析及在地质构造信息提取中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
提出一种多重主成分分析方法 ,是对原始遥感数据经过图像变换或运算处理后 ,再有针对性地对专题信息进行二次乃至多次提取的图像处理方法 ,同时也是对多种不同类型 ,不同分辨率的遥感图像进行综合处理的尝试。应用于柴达木盆地西部山区提取地质构造信息获得显著效果。图像上新发现了一个鼻状圈闭及一组连接上、下两个断裂带的弧形纹理。 相似文献
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Landsat8卫星遥感数据预处理方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(2)
Landsat系列卫星是由美国航空航天局和美国地质调查局共同管理的资源遥感系列卫星,40多a来为地球遥感探测活动提供了大量清晰而稳定的图像数据。卫星遥感数据预处理是获取优质遥感基础图像的第一步,对后续各级卫星遥感产品的质量有着很重要的影响。针对Landsat8卫星原始数据,对卫星下传所采用的空间数据传输协议和数据传输格式进行了详细的解析,分析了原始数据从解同步、数据帧解析、任务数据包解析、图像数据获取直到生成0级图像产品的步骤;特别针对存在无损数据压缩的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,讨论了基于空间数据系统咨询委员会(consultative committee for space data systems,CCSDS)相关标准进行无损数据解压缩处理的方法和过程。经数据预处理得到的Landsat8卫星0级图像产品,可为Landsat8卫星数据应用提供优质的基础图像。 相似文献
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分布式遥感图像处理中的若干关键技术 总被引：2，自引：0，他引：2
分析和探讨了分布式遥感图像处理中的主要研究问题和若干关键技术,包括分布式处理模型、支撑环境、网络环境下的遥感数据存储管理、分布式并行处理中数据划分、功能分解以及负载平衡与任务分配等。 相似文献
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应用数字图像处理技术处理数字高程模型数据和与数字高程模型数据相结合的遥感信息 总被引：1，自引：0，他引：1
本文介绍了数字图像处理技术在处理数字高程模型数据和遥感信息与数字高程模型数据相结 合的综合分析方面的应用；说明了实现人工阴影和人工立体观察像对的方法的基本原理及其在处 理数字高程模型数据上的应用；介绍了为提高遥感图像的可解译性,把遥感信息与数字高程模型 相结合,制作遥感图像的人工立体观察像对和立体透视图像的方法技术。 相似文献
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人工神经网络在遥感数字图像分类处理中的应用 总被引：30，自引：3，他引：27
近年来,随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感数字图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论国外遥感图像分类处理研究中应用效果显着或应用前景广阔的一些神经网络方法。最后讨论了有关上述方法在遥感数据分类处理中实际应用的一些原则性问题。 相似文献
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土地利用动态遥感监测 ,主要是对耕地以及建设用地等土地利用变化情况进行定期监测 ,为国家宏观决策提供比较可靠、准确的土地利用变化依据 ;以土地变更调查数据、图件为本底 ,利用遥感图像的处理与识别技术 ,从遥感图像上提取变化信息 ,标注有关土地利用及其变化特征等要素 ,制作成动态遥感监测图。针对土地利用动态遥感监测项目要求 ,论述了具体的整饰方法 相似文献
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该文介绍了利用遥感图像处理方法对北京市绿化隔离地区进行绿地调查的情况, 采用了ETM数据和SPOT数据融合的图像为处理对象,并辅助以实地采样与现 有的绿化辅助数据,保证了信息提取的高精度,在成本、技术与分类精度上寻找 到了适合于绿地调查的契合点。 相似文献