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本文初步研究了遥感、GIS和制图一体化实用技术方法。对黄土丘陵区和沙漠地区TM数据进行了特征信息分析;给出了分层分类和GIS辅助分类结果;经模糊推理和人机交互修改,将提“纯”的遥感专题数据作为GIS的动态信息源,对GIS进行扩充与更新;最后在GIS支持下分层提取专题图并进行辅助制图。 相似文献
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松材线虫病在秦岭以南传播广、蔓延快,利用遥感技术提取病害松可为疫情防控提供数据支撑。以无人机获取的高分辨率、高光谱数据为基础,捕捉区分病害松与健康松的特征波段,提出一种结合植被指数与小波神经网络的林地分层分类新方法,用于提取病害松树冠图斑。病害松识别结果与实地核查数据对比表明,分层分类结果与实地核查情况基本一致,病害松识别总精度达到89.87%,优于单一使用支持向量机、小波神经网络的分类结果。林地分层分类新方法与传统分类方法相比,分类精度更高,所需的样本更少。无人机高光谱数据信息丰富,病害松、健康松在可见光、近红外范围内均有光谱敏感特征,后续应进行病害松时序光谱监测,进一步研究松材线虫病害影响因子。 相似文献
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针对尺度自适应选择分层多阈值方法,有时检测目标不完整且存在较多虚警目标等问题,提出了一种基于尺度分层多阈值和SVM分类相结合的舰船目标检测与识别方法。首先使用尺度自适应分层多阈值方法进行初检测;其次根据样本学习生成舰船目标特征及最佳分类特征组合;最后使用SVM样本学习分类实现舰船目标检测与识别。实验结果表明,该方法比单一使用样本分类法降低了虚警率,提高了检测效率,能在近岸舰船目标与背景对比度较低的情况下实现虚假目标有效剔除,且在突堤式码头停放的舰船目标识别中更有效和更稳定。 相似文献
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土壤遥感分类识别推理决策器的设计 总被引：5，自引：0，他引：5
介绍了干旱区土壤遥感分类识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上，建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制，对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则，构造了土壤分类判决树，并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明，该方法分类精度可靠，为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。 相似文献
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为了更好地利用激光点云数据和航空影像数据信息,改善影像分类效果,提出了将激光点云数据与航空影像进行融合分类,实现面向对象的融合分类方法。在航空影像的分水岭分割算法中加入激光点云高程信息计算梯度,然后结合两种数据源的特征,建立分层分类的规则集得到地物的分类结果。试验表明,激光点云的高程信息能够改善影像分割效果,也能将地面地物与非地面地物较好地区分,对建筑和植被的分类起到了有效作用。 相似文献
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西南喀斯特山区地形起伏较大,地物分布较为破碎,致使传统的光谱特征一次分类方法的精度较低。本文基于高分辨率无人机正射影像和地形指标,充分利用无人机遥感影像空间特征、光谱特征、纹理特征及地形特征,采取面向对象CART决策树算法与分层策略提取了研究区土地覆盖类型。研究表明,结合空间地形因子和分层策略的方法减少了破碎区地物间的相干扰,故具有较高的分类精度,总体分类精度达91.2%,Kappa系数为0.87,较传统一次分类精度提高了9.8%,Kappa系数提高了0.13。该方法对西南喀斯特地区土地覆盖解译精度较好,可为土地利用监测提供参考。 相似文献
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黄土丘陵区地形破碎、沟壑纵横，为遥感影象的土地利用自动分类带来了很大困难。仅依靠传统的光谱统计分类方法，难以达到较高的分类精度。本文拟探讨在黄土丘陵区运用大比例尺地形图数据，建立区域数字地貌模型；并在模糊数学理论的指导下，运用数字地貌模型对影象的分层分类结果进行修正和细化。研究表明，此方法能够有效地提高土地利用分类精度和机助制图比例尺。 相似文献
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根据近年来对无人机航测的实践应用经验及其发展趋势,结合河南理工大学项目对基于影像匹配融合获取的点云进行点云分类,得出利用UASMaster结合分层分类思想对无人机获取的点云进行分类处理的方案是可行的。 相似文献
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煤田火区特征的土地覆盖分类方法
——以乌达煤田火区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
土地覆盖变化是土地分析与评价和生态环境变化预测的重要科学基础, 通过精确的土地覆盖分类方法
获取高精度的土地覆盖图是研究煤田火区生态环境变化的必要手段。本文以最大似然法、光谱角度法、面向对象
分类法和基于复合分区的分层分类法进行乌达煤田火区土地覆盖分类的方法研究。研究结果表明, 基于复合分区的
分层分类方法分类精度较高, 总体分类精度为92.97%, kappa 系数为0.9155。该方法通过基于地表热辐射特征、热
异常状况、地貌类型, 以及对生态系统扰动状况等的划分, 减少了地物信息的混淆度, 即通过提 相似文献
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基于30 m地表覆盖数据产品完成湿地精细化分类,能够更好地满足当前较高分辨率及较详尽全球湿地数据的应用需求。本文在深入分析湿地分类体系与细化方法的基础上,提出以湿地细化类别的定义、多元知识的分层分类、亚类数据精细化提取为主线的总体研究思路,制定了基于先验知识的对象系统筛选、基于森林数据的同位像元提取、基于最佳阈值的极大似然掩膜的主体分类方法,并应用于数据生产实践获得8个亚类信息。该方法克服了常规手段普遍存在的周期长、效率低等弊端,实现了全球较高分辨率湿地亚类数据的快速精确制图,总体分类精度达82.6%,对地理世情及其他地表覆盖研究具有借鉴意义。 相似文献
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基于多项Logit模型的土地覆被分层分类方法研究 总被引：2，自引：1，他引：1
探讨了一种利用多项Logit模型分层提取土地覆盖专题信息的方法.考虑客观存在的异物同谱现象,构建分层分类体系,针对不同层的地物类别选取不同的预测变量构建多项Logit模型,分步骤地提取各地物类专题信息.将此方法应用于美国蒙大拿州中部地区的土地覆盖专题信息提取,结果表明,该方法较常规的使用同一组特征变量构建单一模型一次性地划分所有地物类的方法在总体分类精度上有了明显改善. 相似文献
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本研究在分析地理国情监测分类与水土流失土地利用分类的空间分辨率、时间要求、采集精度基础上,探讨二者分类共享的可行性,实际验证分类共享方案。结果表明：二者在精度与现势性等方面具有相似性、共同性,满足相关标准。以塔里木河流域监测区为例,完成地理国情地表覆盖分类与水土流失土地利用分类转换。利用分层不等概率系统抽样方法,确定调查单元339个,对共享方案野外验证,其中正确调查单元274个,准确率为80.8%,进一步表明共享方案可实现全要素共享,可提高水土流失土地利用分类提取效率。 相似文献
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针对土地利用遥感分类方法多样、分类精度高低不一等问题,该文以土地利用变化明显的唐山市路南区、路北区为研究区域,并以中分遥感影像Landsat 8OLI为信息源,在对地类样本进行可分离性分析的基础上,建立研究区土地利用分层分类体系。通过监督分类实验,选择分类效果最好、分类精度最高的最大似然分类器进行地类初分;通过绘制归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、两指数差值(NDVI-NDBI)的曲线及地类光谱特征曲线,建立决策树分类规则,进行地类再分。该方法可以较好地完成多种土地利用二级地类的划分,有助于提高中分影像土地利用分类效率。 相似文献