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ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。 相似文献
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小波基及其参数对遥感影像融合图像质量的影响 总被引：3，自引：1，他引：2
IHS和小波变换结合的融合方法已成为多源遥感影像信息聚合的有效途径,但小波基与小波分解层数等参数对影像融合质量影响的很多细节需进一步研究。该文以SPOT遥感影像为数据,在Matlab软件环境下进行小波簇、不同序号小波基及分解层数的图像融合,用信息熵、平均梯度和标准偏差3指标对融合图像的质量进行评价。结论如下:第1层小波分解的融合图像质量差异不大;其余小波分解层数下融合影像的质量因小波基而异,如coif5s、ym5、dmey对小波分解层数不敏感,db1、bior3.1则具有分段响应的敏感特征,其中,rbio3.1在小波分解层数为4时,融合图像失真;不同簇的小波基对融合图像质量的影响也各异。结果表明,小波基等参数的选取直接影响到遥感影像融合的效果。 相似文献
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遥感影像混合像元分解及超分辨率重建研究进展 总被引：5，自引：1，他引：4
随着遥感应用的深入.传统将遥感影像像元当作纯净像元的方式所带来的问题已经被广泛认识到,混合像元分解的相关理论和技术成为遥感领域的一个热点问题.本文总结了混合像元分解及超分辨率影像重建的主要理论和方法.根据超分辨率影像重建的主要流程,分别回顾了混合像元端元类型选择,端元丰度分解和超分辨率影像的重建,并对相关模型和技术给出了总结和评价.端元类型选择是确定在影像范围包含的纯净地物类型,重点介绍了基于统计学和几何学的两种方法.端元丰度估计是目前该领域研究最多的方向之一.集中了很多新的理论和方法.可变端元分解和盲源分解作为2种效果较好的方法在文中作了详细的回顾和评价.空间自相关性是对丰度估计的结果进行超分辨率重建的主要理论基础,如何在丰度约束条件下最大化空间自相关性是大多数基于混合像元分解超分辨率重建的目标.最后,文章在总结目前混合像元分解及超分辨率遥感影像理论发展的基础上,给出了一些意见和展望,指出考虑混合像元形成机理、综合多种模型及先验信息将有助于基于混合像元分解的超分辨率遥感影像研究. 相似文献
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应用IHS和小波变换结合的融合算法时,小波基的选取是影响融合图像质量的关键,而且包含不同地物信息的影像融合质量对小波基的响应特征有待深入探讨。该文以SPOT全色和多光谱影像为数据源,选取大量高、低密度建筑城市景观影像样本,用信息量、平均梯度和偏差指数3个指标定量评价融合质量,分析不同小波簇下两类融合图像之间的质量差异。研究表明:融合质量与影像所含地物特征密切相关;相对于其它小波簇,rbioNr.Nd表现出较强的变异性;两类融合图像在各小波簇上的波动性差异明显,并呈分段特征;根据质量需求和具体景观特征影像,可以在分解层数固定的情况下选取最佳小波基,以获取高质量融合图像。 相似文献
5.
混合像元的存在是传统像元级遥感分类和面积量测精度难以达到实用要求的主要原因,为了提高遥感应用精度,须解决混合像元分解问题。传统的方法主要通过改进分解模型提高分解精度,该文在不改变线性分解模型的条件下,分析不同分辨率尺度对于线性分解精度的影响。实验中运用像元合并的方法,得到不同分辨率的TM系列遥感图像,分别选取植被、裸地、水体3种典型地物进行线性分解;以分辨率更高的Quickbird图像分类结果作为真值进行精度评价。实验结果表明:随着图像分辨率的降低,植被的RMSE值不断缩小,在30 m分辨率尺度上均值为0.36,在150 m尺度上均值为0.17,分解精度提高了1倍左右;但随着分辨率进一步降低,由于混合像元现象加剧,RMSE值上升,分解精度随之降低。 相似文献
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针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。 相似文献
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基于多尺度融合的高分辨率影像城市用地分类 总被引：1，自引：0，他引：1
基于面向对象的信息提取技术,针对高空间分辨率遥感影像进行城市用地分类。首先针对不同城市地物,选择适宜的提取尺度;然后探讨不同城市地物类型提取的适宜特征,充分利用光谱、空间结构、上下文关系、纹理等信息描述地物;最后融合不同地物多尺度下的提取结果。以北京市部分地区QuickBird影像为例,实现城市用地类型的自动分类,结果表明:该方法应用于城市用地分类的精度高达86.74%,为高空间分辨率遥感影像城市用地分类研究提供了新思路。 相似文献
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多传感器不同分辨率遥感数字图像的尺度转换 总被引：14，自引：0，他引：14
针对日益增多的多传感器不同分辨率的遥感数字图像数据,提出其综合利用和尺度转换的有效方法。其中,作为尺度上推 (scaling-up) 技术,本研究选择IHS和小波分解变换两种数据融合方法,应用Landsat ETM+数据和IRS-1C数据进行了实例研究。发现: IHS方法操作简单,对两种待融合的图像的像元大小和像元数 (bit数) 的依赖不是很高,而对原始图像光谱信息的依赖很高,因此适用于不同传感器之间的数据融合上,其缺点就是不能够更多的保留原始多光谱数据的光谱信息。小波分解变换 (WD) 方法可以很好地保留多光谱传感器的所有光谱信息,但是在重采样中对两种待融合的图像的像元配准的要求很高,因此比较适合于对同一传感器的多光谱数据与全色光谱数据的融合上。作为尺度下退 (scaling-down) 技术,通过探讨将札幌野外实验站点数据镶嵌到高时间分辨率遥感图像的问题,提出像元级尺度扩展的具体操作方法和对NDVI图像进行扩展时出现混合像元的识别方法。应用AVHRR, MODIS, ETM+和ASTER的NDVI图像数据进行了像元尺度的扩展研究。得出: 对不同传感器的不同分辨率的数据之间进行像元级的尺度扩展后,能够较好地识别出不同地物的分布边界,较好的分辨混合像元,因此其结果可用于对不同地物分布特征的分类研究或土地覆盖变化中的时间序列变化的研究中。 相似文献
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基于小波变换的高分辨率影像纹理结构分类方法 总被引：17，自引：1，他引：17
该文提出了利用小波变换获取纹理结构子图像能量参数，并用这些参数进行高分辨率图像纹理结构分类的新方法。由阐述遥感影像纹理结构识别原理人手，提出影像纹理结构特征抽取的小波变换方法，构造了有明确的数学和物理意义的参数来描述影像纹理信息，在此基础上利用这些参数进行影像纹理结构分类。试验结果表明，小波变换方法适用于具有规则和较强方向性的纹理结构影像分类。 相似文献
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《资源与生态学报(英文版)》2016,(2)
成功的生态系统的监测取决于准确的分类结果。本文试图对沼泽湿地的生态特征进行监测。遥感分类常被用于描述生态系统或土地覆盖的格局情况。不同空间分辨率的的遥感影像反映的景观类型,景观特征均存在差异。本文利用不同空间分辨率的遥感影像,对洪河自然保护区湿地生态系统在群落尺度上进行监测。洪河湿地自然保护区是典型的内陆原始沼泽湿地生态系统的保护地,以草本沼泽植被和水生植被为主。根据SPOT-5不同分辨率10 m×10 m、20 m×20 m、30 m×30 m的影像,以及30 m空间分辨率的Landsat TM影像,利用最大似然法(MLC)对洪河保护区进行分类。为了验证分类结果的精度,本文利用航空影像分类数据作为样本,对SPOT-5和TM分类结果进行KAPPA精度验证。由分类结果,得出以下结论:(1)分类结果验证数据对结果的影响很重要;(2)不同传感器的影像对地面生态系统的表达内容不一样,即使是处于相同的光谱波段,同一空间分辨率的情况下。分类结果不仅取决于生态系统类型的多样性和斑块形状,还取决于面积维数和斑块的聚合度。(3)洪河自然保护区核心区湿地保护最好,其次是缓冲区,最差的是实验区。实验区已经有大面积的湿地被人类开垦成农田,湿地生态系统已经退化的很严重。因此,对珍稀生态系统的保护应该与人类的活动区强制的隔离开,才能保护原始湿地生态系统多样性。 相似文献
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遥感图像纹理信息提取方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
纹理是遥感图像的重要特征，它提示了图像中辐射亮度值空间变化的重要信息。要利用图像空间信息提高分类精度，合理而有效地度量纹理至关重要。目前遥感图像纹理信息提取方法主要有：统计描述法、小波变换法、分维分形法和地统计学4类。分别就各种方法的优缺点、适用领域和应用情况进行了阐述，最后展望了遥感图像纹理信息提取方法的发展方向和研究热点。 相似文献
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遥感影像纹理分析方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
影像纹理是遥感影像中的重要信息,原始的光谱信息加上纹理信息可以提高影像的精确性。作为提高影像分类精度的重要方法——纹理分析,合理有效地使用纹理分析方法至关重要。不同的纹理分析方法,不同程度的提高影像分类的精度。目前对影像进行纹理分析的方法主要有：统计方法、结构方法和谱方法3类。分别就3种方法的研究进展、应用情况进行了阐述,最后对影像纹理分析方法3种模式对比研究。 相似文献
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基于卷积神经网络和高分辨率影像的湿地群落遥感分类——以洪河湿地为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以洪河国家级自然保护区为研究对象,应用卷积神经网络（CNN）方法进行高分辨率湿地遥感影像的分类研究,并与基于光谱支持向量机（SP-SVM）的方法和基于纹理及光谱的支持向量机（TSP-SVM）的方法进行了对比。结果显示,对于所选取的2个研究区域,CNN分类方法的全局精度高于SP-SVM方法5.61%和5%,高于TSP-SVM方法4.18%和4.15%。尤其对于部分湿地植被的分类精度明显高于SP-SVM和TSP-SVM方法。研究表明,卷积神经网络为湿地识别的精细划分提供了有利的手段。 相似文献
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结合多尺度纹理的高分辨率遥感影像决策树分类 总被引：11，自引：2，他引：9
地物具有多尺度特点,遥感影像包含的地物纹理信息很难用单一尺度来描述。通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类。研究结果表明:结合多尺度纹理的高分辨遥感影像决策树分类,能够更好地描述地物并有效解决光谱数据分类中存在的地物破碎问题,其分类精度为81.7%,kap-pa系数为0.78;与光谱数据分类和结合单尺度纹理数据分类结果比较,分类精度分别提高了11.2%和6%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类精度。 相似文献
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基于纹理特征的高分辨率遥感图像土地利用分类研究 总被引：8，自引：0，他引：8
为了提高高分辨率遥感图像土地利用分类精度,该文以金沙江下游河谷地带SPOT 5遥感图像350×350像元作为试验区,在ERDAS IMAGINE 9.0和ENVI 4.1软件平台支持下,采用灰度共生矩阵方法提取遥感图像对比度、角二阶矩、熵、同质度等纹理指标辅助遥感图像分类,分析结果表明,相对于传统监督分类方法,基于纹理特征辅助监督分类方法总Kappa系数提高了9.15%,耕地、林地、水域、建设用地、未利用地Kappa系数分别提高了7.60%、6.17%、3.59%、15.74%和2.96%,分类结果面积准确率分别提高了3.38%、13.47%、4.65%、10.22%和1.53%,说明纹理辅助监督分类方法相对于传统监督分类方法有效提高了土地利用分类精度。 相似文献
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基于光谱和纹理特征的ALOS影像土地利用信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像易于反映地物纹理特征的特点,综合利用地物的光谱和纹理特征进行分类,探讨适用于ALOS影像的土地利用信息提取方法。以川东丘陵地区影像为例,基于GLCM提取纹理信息,将提取的纹理特征向量采用赋权值法融合为一个综合纹理信息波段,然后采用面向对象法将其与光谱特征信息共同参与分类。与最大似然法的提取结果对比表明,考虑了纹理特征的面向对象分类方法能明显提高分类精度,Kappa精度提高了0.12;避免了椒盐现象,分割的地类边界具有更好的语义表达,更贴合地物实际分布特征;建筑用地和林地具有明显的纹理特征,而旱地纹理特征不明显。该方法不仅分出了6个基本地物类型,而且对于林地、建筑用地等类型还能进一步细分。 相似文献
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基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类——以云南省丽江市为例 总被引：5，自引：0，他引：5
土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的Landsat TM 5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0.789提高到0.849.在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。 相似文献
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基于小波变换和局部相关系数改进IHS变换的图像融合方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为得到分辨率高、光谱畸变小的融合图像,该文根据图像处理理论和小波变换的时频局部 特性,采用Quickbird数据,对多光谱波段经IHS变换的I分量和全波段图像分别进 行小波分解,用全波段图像经小波分解得到的高频系数替换I分量小波分解的高频系数, 替换时根据图像的地物光谱特性引入局部相关系数进行有选择的高频替换.经过IHS反变换得到空间分辨率高且没有光谱畸变的融合图像. 相似文献