共查询到19条相似文献，搜索用时 140 毫秒
1.
近年来红树林群落中物种结构简单、功能退化等环境问题日趋严重,为了及时准确掌握红树林群落的物种空间格局与分布,本文首先基于深圳福田红树林自然保护区无人机高光谱影像,利用归一化差值植被指数和归一化潮间红树林指数提取植被区域;然后在植被区域根据最佳指数法选取信息量大、波段相关性小的波段组合,分别采用基于像素支持向量机分类方法和面向对象影像分类方法对红树林物种进行分类。试验结果表明,基于像素支持向量机分类方法的总体精度为81.03%;利用面向对象影像分类方法的总体精度为85.58%。面向对象影像分类方法能有效去除椒盐噪声,充分利用对象光谱、形状及纹理信息,提供更准确的红树林分布信息。 相似文献
2.
土地利用/覆被专题信息的快速、高效、准确提取是遥感图像处理研究的重要方向。传统的遥感分类方法常依靠像元的光谱值,未充分利用影像的空间信息。本文将面向对象影像分割和支持向量机方法相结合,复合光谱和纹理信息,建立了Object-SVM分类模型,并与面向对象的模糊函数和基于像元的SVM方法相比较,探寻区域尺度土地利用/覆被信息提取方法。结果显示,Object-SVM模型有效地提高了遥感图像的分类精度和分类效率,对于区域尺度影像的快速、准确、客观的信息提取具有实际意义。 相似文献
3.
沿海地区地表覆盖信息是全国地理国情普查的重要内容,遥感影像分类技术为沿海地区地表覆盖信息提供了一种重要方法。本文基于GF-1高分辨率遥感影像,建立了沿海地区地表覆盖分类系统,采用中国测绘科学研究院自主研发的面向对象GLC决策树分类方法和软件进行了地表覆盖分类。通过对某试验区进行分类试验,并结合该区地表覆盖标准分类图进行精度评价,验证了基于高分辨率影像,面向对象GLC决策树分类方法在沿海地区地表覆盖信息提取上的有效性及优越性,其总体分类精度和Kappa系数分别为87.201 8%、0.840 6,均高于SVM分类法。最后提出基于高分辨率遥感影像的沿海地区地表覆盖信息提取流程。 相似文献
4.
5.
6.
针对高维遥感数据的降维困难问题,该文提出并构建了一种融合粒子群优化算法全局寻优能力和支持向量机优秀分类性能的高光谱遥感影像特征子集选择与分类方法。通过引入混沌优化搜索技术改进融合粒子群优化算法的全局寻优能力;提出并采用一种基于粒度的网格搜索策略对支持向量机模型参数进行优化;利用二进制融合粒子群优化算法进行特征选择;然后,支持向量机采用该特征子集所对应的训练数据集进行模型参数优化和分类。实验结果表明该方法能有效地提取出用于分类的最佳波段,具有较高的分类精度。为高光谱遥感影像的特征选择与分类探索出了一种可行的方法。 相似文献
7.
8.
9.
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
10.
融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。 相似文献
11.
利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
应用决策树的理论和方法,利用遥感数据及其他相关数据和资料进行土地利用信息分类。通过研究地物光谱统计特征,讨论了通过耕地指数等归一化地类指数来增强影像地类特征、结合DEM提取土地利用信息的决策树分支点的设计方法,较好地解决了水体和建筑阴影、道路等容易混淆区域的区分问题。 相似文献
12.
基于CBERS-02遥感影像的湿地地表覆被分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于CBERS遥感影像多光谱数据,运用信息量、相关系数及OIF方法,分析了波段数据特征,获得了对影像数据的整体认识。
通过绘制地表覆被类型的样本均值光谱曲线,分析了多种地表覆被类型在5个影像波段中的光谱特征,得出了不同覆被类型在各波
段中的反射特性。基于典型地表覆被类型样本数据,分别针对影像的5个波段及第一主成分、归一化植被指数这两个重要特征,运
用盒须图进一步分析了不同地表覆被类型的分异特性。运用Z-test统计方法,筛选出了区分不同地表覆被类型的最优纹理特征。运
用面向对象分类技术开展了研究区覆被类型分类实验,验证了基于CBERS遥感影像进行内陆淡水湿地区地表覆被分类的可行性,丰
富了地表覆被信息提取方法,拓展了CBERS遥感影像的应用领域。 相似文献
13.
土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体,是开展土地科学相关研究的重要基础,在遥感大数据背景下,准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件,采用面向对象的多尺度分割法,综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征,建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机（SVM）和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取,并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明：①研究区土地覆被分类的总体精度为97%,Kappa系数为0.96,分类精度较高;②基于10 m分辨率影像,综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果,道路提取Kappa系数为0.84;③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据,与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征,分类精度高,对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。 相似文献
14.
高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景. 相似文献
15.
初步分析了应用高分辨率遥感影像进行分类处理的3种特殊方法,即基于光谱信息及相关监测模型综合分类技术、利用高程信息辅助分类技术和面向对象的特征相关属性分类技术的基本原理。分析比较了它们在进行遥感影像分类的特点和优势,探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中的应用方法和效果。 相似文献
16.
17.
开展林地变更调查,能够为森林执法督察、林地"一张图"更新等提供精准的空间信息和属性信息,对于林业资源的监测管理具有重要意义。针对大范围多时相遥感影像人工勾绘变化图斑耗时费力的现状,提出一种结合光谱和纹理特征的林地变更检测方法,并以灵山县东北部为例,利用20171209和20180201两个时期的高分二号遥感影像进行试验。结果表明,该方法在减少人力投入、降低时间成本的基础上,不仅将遥感影像的变化检测效率提高了一半以上,同时能达到77%以上的检测准确率,在森林资源普查中具有一定的应用价值。 相似文献
18.
基于面向对象和规则的遥感影像分类研究 总被引：54，自引：4，他引：54
讨论了面向对象和规则的光学遥感影像分类方法。首先利用多尺度分割形成影像对象，建立对象的层次结构，计算对象的光谱特征、几何特征、拓扑特征等，利用对象、特征形成分类规则，并通过不同对象层间信息的传递和合并实现对影像的分类。并以北京城市土地利用分类为例，对该方法进行了验证。 相似文献
19.
土地覆盖制图：基于最优化遥感数据的支撑向量机分类 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感数据具有在不同空间、光谱和时间尺度上获取地表测量信息的能力,使其成为获取土地覆盖信息的一个主要数据源。影像分类即把卫星影像上的相关像元划分给某类已知的土地覆盖类型的过程。支撑向量机（SVMs）是一种土地覆盖分类的新技术。三种常用的SVMs是：基于线性和多项式的SVM以及具有高斯核函数的SVM分类器,分类能否成功地应用有赖于其各自选择的最佳参数。但是海量的遥感数据使得这些参数的确定速度十分缓慢。本文研究了一种新的基于最优化遥感数据压缩技术的SVM分类方法。研究显示用于获取SVM参数的数据量能够在不影响土地覆盖的分类精度的前提下进行压缩。数据压缩成功的应用于多项式和高斯核函数的SVM分类,而线性SVM的分类精度却非常低。 相似文献