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基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法 总被引：10，自引：0，他引：10
提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法，讨论了利用高分辨率遥感影像，通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合，利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测．构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类，提取城市建筑物与道路信息．并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明，基于影像融合，利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图，利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。 相似文献
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建筑物是城市的重要标志之一,综合利用LiDAR数据和高分辨率遥感影像可以充分发挥不同数据源中提取建筑物的优势。本文基于面向对象分类理论,利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感影像,在多尺度分割的基础上对实验区分类并提取建筑物,进而对提取结果进行精度评价。实验表明,将LiDAR数据与高分辨率影像数据结合能够很好地提取建筑物,建筑物提取精度达89.28%。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(6)
为探索GF-1 PMS多光谱数据影像在低山丘陵地貌破碎地区主要农作物遥感识别中的信息有效性,以重庆市永川区卫星湖街道为例,利用研究区多时相、多光谱特征影像,对研究区油菜、玉米、水稻等主要作物进行信息提取。提取结果显示,利用GF-1多时相多特影像,水稻作物信息提取生产精度与用户精度均达到90%以上,提取精度较低的旱地作物玉米提取效果也得到了提升,油菜作物信息提取生产精度大幅度高于用户精度,主要作物提取总体精度OA为80.93%,Kappa系数0.635,分类质量达到较好水平。基于多时相GF-1影像光谱、纹理等特征的面向对象分类方法,能够有效地提取南方低山丘陵破碎地貌地区主要农作物空间分布信息,提高主要农作物的遥感识别精度,为山地农作物遥感信息提取提供参考。 相似文献
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以遥感影像数据为主要数据源,在GIS技术支撑下,以白城市大安市叉干镇为研究区,基于Landsat遥感影像的数据,通过监督分类与决策树分类相结合的方法进行数据提取,并参考第一次全国地理国情普查数据的结果,对其从1997—2017年的土地盐碱化进程进行了变化监测与分析,为在大区域范围中进行土地盐碱化变化监测提供了可以复制执行的方法及可靠的实例。 相似文献
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时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测。然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果。由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据。本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据。然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为"参考影像",并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征。最后,将"参考影像"中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类。论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%—94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性。此外,研究也发现,"参考影像"和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度。 相似文献
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带有地面高程信息的遥感影像计算机分类方法与实现 总被引：3，自引：1，他引：2
以ENVI软件为基础,通过分析带有地面南程信息遥感图像的校准、噪音清除、波段比值分析、消除地物光谱特性变动等处理方法,探讨了带有地面高程信息的遥感影像计算机分类方法.把地面高程信息作为遥感影像分类的一项辅助信息,将使分类后的图像结果更接近真实的地面实际情况,满足分类后的应用要求. 相似文献
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基于证据理论的遥感图像分类方法探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感图像分类是一项十分重要而且复杂的问题。传统的图像分类方法多数是基于贝叶斯主观概率理论的图像分类方法,由于其在解决不确定性问题上存在诸多缺陷,近年来,将数学的证据理论应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势。本文首先介绍了证据理论与贝叶斯主观概率理论对于解决不确定性问题的差异,证据理论的主要定义和算法。文中还重点介绍了证据理论用于模式识别的支持度函数,并将支持度应用于图像分类,得到像元级按大类（如土地利用的城镇用地、耕地、林地和水体）划分的支持度表面,然后进行硬分类叠加,得到初次分类结果,再进行精度评估。如果不满足精度要求,再对各类支持度小于某域值的像元进行二次分类,如此下去,直到达到分类所要求的精度。该方法的主要优点是可以进行分类后的再分类,且精度非常高,而贝叶斯分类不可以进行分类后的再分类,只能重新训练样本进行整体分类,效率低,精度也难提高。该方法理论可靠,实用性强,易操作,有研究潜力。 相似文献
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针对基于像元的非监督分类方法对高空间遥感影像分类时易形成“椒盐”噪声和产生大量错分、漏分的问题,提出了一种结合L0平滑和超像素的非监督分类方法．首先采用L0算法对高空间遥感影像进行平滑操作,减少大量图像噪声及冗余信息;然后采用简单的线性迭代聚类（SLIC）超像素方法处理平滑后图像,进一步抑制椒盐现象的同时降低处理复杂度,得到初始聚类图;最后采用K-means非监督分类方法得到最终分类结果图．为验证本文提出的方法,选取3景高空间遥感影像作为实验数据．试验结果表明,采用提出的方法能准确对地物分类,且总体精度分别达到了72.46％、77.55％和78.44％,Kappa系数分别达到0.788、0.779和0.779．提出方法能有效解决分类中存在的“椒盐”现象,可提高分类精度,对高空间遥感影像分类具有一定的参考价值． 相似文献
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基于Radarsat和TM图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息。雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度。本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法。最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radarsat、TM融合后的图像进行了分类。结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%。因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测。 相似文献
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A forest site survey is fundamental work for afforestation and forest management. The traditional approach to forest site survey requires a large amount of field work and is time consuming. An alternative method of classification and mapping of forest site types with remote sensing data is described in this paper. With this method, site information is extracted through remote sensing image interpretation, site conditions are classified by ordination analysis and appraised using a quantitative aerial photo site index table, which is compiled using a quantitative theory. Finally, site productivities are predicted and a site type map is mapped. The accuracies of experimental results obtained from Mt Da‐Gui forest farm, Guang Xi province, China, indicates that the remote sensing methods meet the operational standard for forest site survey. 相似文献
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从高光谱遥感影像提取植被信息 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感可以快速有效地监测大面积植被的种类、特性、长势等各类信息。高光谱遥感数据因其特有的高光谱分辨率特性使其在植被生态环境领域具有极大的应用潜力。植被信息作为生态环境评价的重要参数对区域生态环境的监测和建设具有重要的意义。本文基于云南省鹤庆县北衙的高光谱遥感数据用SAM方法对植被信息进行了提取,参考光谱使用ASD光谱辐射仪采集的植被光谱曲线。文中对高光谱遥感影像的辐射定标和大气校正进行了研究,针对影响光谱辐射仪采集的主要因素采取了相应的措施,并对光谱曲线分类及参考光谱曲线的选取进行了研究。将选取出的参考光谱曲线与大气校正后的遥感影像进行SAM匹配提取出植被信息,经过与实地调查资料比较并计算总体精度和kappa系数,计算结果达到预期精度。最后将分类结果转换为矢量图,经过投影转换为大地坐标后制作出北衙植被分布图。 相似文献