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本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来。继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类。将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度。 相似文献
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及时获取有效的土地覆盖信息是地球系统模拟的基础。因此,中等空间分辨率传感器如MODIS或MERIS空前的通道设置与观测能力,使其具有快速更新土地覆盖图的能力。本文说明了如何结合MERIS的空间维（像元大小为300m）、光谱维（可见光与近红外范围内15个通道）和时间维（重返周期2—3d）,用于获取不同区域土地覆被组分的亚像元级组成权重。利用4月、7月和8月三期MERIS FR1b级数据得到荷兰主要土地覆被类型的组成权重。单一时相和多时相的数据都使用单个像元最优化的端元数进行线性光谱分解。利用一种形态偏离指数得到MERIS的空间维并用于端元的选择。应用荷兰土地利用数据库（LGN5）25m分辨率的栅格数据作为本文的参考数据。基于这种数据的高分辨率,因此可以从像元和亚像元的水平同时评价的分类精度。结果显示,结合4月和7月的影像可以获得最优的分类结果,精度约为58%。总的说来,亚像元和像元级的分类精度相似。通过几种组分类别和日期的光谱融合表明,物候状况对于数据获取时相最佳结合的选择以及正确识别土地覆盖类型的重要性。 相似文献
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高光谱遥感图像光谱分辨率高、波谱连续、图谱合一,这为精细地物分类、探测和识别提供了数据基础。然而,由于高光谱遥感图像空间分辨率的局限性及地物场景的复杂分布,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像。混合像元是高光谱遥感图像精细信息提取与分析中的难点。解决混合像元问题,实现亚像元级信息的提取与分析是近年来高光谱遥感图像解译的热点和前沿。本文系统梳理了高光谱遥感图像亚像元信息提取的主要研究内容,具体从混合像元分解、亚像元制图及亚像元目标探测3个研究方向综述了经典方法,并对国内外相关方向的研究进展、发展前沿及主要挑战进行了分析与评价,最后分析讨论了高光谱遥感图像亚像元信息提取研究在模型构建、优化求解及与应用结合等方面的研究趋势及方向。 相似文献
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以往的高光谱或多光谱图像分类与识别,往往只关注像元光谱维上的特性,其一切特征统计也只在光谱及波段维上展开。但是自然界的复杂性、混合像元问题的存在,仅靠像元的光谱特性是不够的,常会出现"麻点"现象。针对这一问题,本文提出一种结合地物空间特性的高光谱图像分类方法,其分类过程可以分为两个阶段,第一阶段是基于像元光谱特性的图像分类,获得影像分类图;第二阶段是针对第一阶段的分类结果,结合地物空间特性进行空间后分类处理。试验研究结果表明,该方法能够保持地块的连续性和均一性,同时克服了"麻点"现象,大大提高分类的精度。 相似文献
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提出了基于支持向量机（support vector machine,SVM）的高光谱遥感图像亚像元定位方法。全变分（total variation,TV）模型是经典的保边缘平滑滤波器,本文将其引入作为预处理,来提高混合像元分解及亚像元定位的精度;本文方法在训练和检验样本的构建过程中,依据空间相关性理论,同时考虑了中心像元及其邻近像元丰度值对亚像元类别归属的影响;在监督分类训练和检验过程中,通过剔除纯净像元来缩减样本数量,在保证算法准确性的同时提高了效率。对真实高光谱遥感数据进行了实验,主观评价和定量分析验证了本文方法的有效性。 相似文献
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主要介绍了集成基于对象的影像分析与最小距离分类方法的原理,采用中卫市World ViewⅡ影像进行土地覆盖分类研究,并将分类结果与传统的基于像元的最小距离分类结果进行对比。目视解译与定量评价均表明:基于对象方法的各项指标更优越,总体精度由0.85提高到0.87,Kappa系数由0.81提高到0.84。因此,对于高分辨率遥感影像,集成最小距离分类器,基于对象的信息提取方法要优于基于像元方法,分类结果精度更高。 相似文献
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高时间分辨率遥感影像在地表景观破碎区域易形成混合像元,难以发挥其高时间维度优势。现有方式多是基于线性光谱混合模型,借助邻域像元所构成的像元集合组成线性方程组,求出组分光谱值的最小二乘解,提高其空间分辨率。然而,现有方法依赖窗口形式来构建邻域像元集合,在某些区域易造成方程组无解的欠定问题。本文在分析其问题原因的基础上,引入阿基米德螺线代替传统的矩形窗口,对邻域各像元依次遍历,构建空间邻近、组分相近的邻域像元集合来解决该问题。在GlobeLand 30数据上的试验表明,螺线型构建方法对5种混合尺度上多种类型地物均具有稳定的精度,与传统窗口构建方法相比,可从构建邻域像元集合方面将总体理论精度提高2%,分解结果精度提高近1个数量级。 相似文献
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人们总是期望用较高分辨率的遥感影像来检验或评价相对低分辨率的遥感影像的分类结果的正确性，比如用航空影像检验ＴＭ的分类结果，用ＴＭ影像检验ＮＯＡＡ的分类结果。然而进行检验的首要关键的问题是将两幅不同分辨率的遥感影像在空间准确配准。事实证明，在空间域进行强制叠合是不成功的，因为二者没有可比的共同基准。两物相比必须要有一个共同的基础，作者认为遥感影像的空间频谱是一个较好的可以相互比较的基础，人们可以设法使空间尺度不同的两幅遥感影像在空间频谱上具有一致性，也就是说对相对高分辨率的影像进行适当的低通滤波而粗化，并通过它与相对的低分辨率的遥感影像进行错动，求取相关系数值，当相关系数达到最大值时可被认为是最佳的配准状况。本文以１：１００００的黑白航空像片为准，对应用ＴＭ影像估算冬小麦播种面积的精度进行了对比检验。结果表明，在传统的监督分类，Ｋ－Ｔ变换或混合像元分解方法中，混合像元分解方法的精度最高。 相似文献
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一种基于进化Agent的遥感影像亚像元定位方法 总被引：3，自引：0，他引：3
遥感影像中存在着昆合像元,软分类技术将这些像元按照一定的百分比划分为不同的地物类别,亚像元定位技术利用在每个混合像元中所获得的百分比信息,得到一个锐化后的分类影像.像元分解成不同的子像元,代表不同的地物类别成分.进化Agent技术结合一种空间邻域的假设关系,通过繁殖和扩散两种行为模式,分配给每一个亚像元一个确定的位置,从而达到定位的效果.利用合成影像和退化的真实影像进行实验,通过与传统的硬分类进行精度比较,证明进化Agent技术是一种简单易行的亚像元定位算法. 相似文献
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提出了一种基于Landsat TM的地表温度二次像元分解方法,将地表温度的空间分辨率从120 m提高到30 m。首先,利用地表类型的线性统计模型（E-DisTrad）获取初次分解子像元的地表温度,计算得到初次分解子像元的辐亮度;然后,利用面向对象的图像分割方法获取二次分解子像元的权重,实现对地表温度的二次分解;最后,采用升尺度再分解的验证方法进行精度分析,并选取了北京市TM影像进行实例分析。实验结果表明,二次像元分解模型不仅能有效地提高地表温度的空间分辨率,反映出不同地表类型地表温度的空间差异性,而且保证了像元分解前后能量值的一致性,非常适合于复杂地表覆盖地区的热红外波段遥感影像数据的降尺度处理。 相似文献
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基于混合像元的遥感图像分类技术 总被引：13，自引：0，他引：13
本文提出了混合像元的概念，研究了基于混合像元的遥感图像分类问题，根据最小二乘法的原理导出了混合像元的分类算法。实验表明：在多光谱图像分类中考虑混合像元的客观存在，可以大大提高遥感图像的分类精度。 相似文献
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像元形状指数是一种基于像元的空间特征算子,采用像元形状指数(PSI)来描述像元点邻近区域的形状特征,通过中心像元及其邻域相似性描述了中心像元的上下文形状分布,有效地提取了影像中的光谱信息,并取代了原有的光谱特性,弥补了原有光谱特性的不足。像元形状指数对原有图像处理后,利用支持向量机光谱与形状特征融合的算法对处理过的影像进行分类处理。研究结果表明,经像元形状指数变换后的光谱特性更加适合图像分类,且形状和光谱特征的融合可以有效地提高分类的准确性。 相似文献