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利用新疆伊犁河谷的伊宁县SPOT5遥感影像,在ERDAS IMAGINE 9.2软件平台下,通过二次变异分析算法和三次非对称分析算法提取纹理信息。基于图像的光谱特征和纹理特征进行监督分类,然后根据地物的空间分布进行"分区分类处理"。结果表明,伊宁县的总体分类精度提高了19.34%,Kappa系数提高了0.247。利用霍城县遥感图像进行分类方法验证,同样取得了较好的效果,表明该方法可在伊犁河谷土地利用分类中进行推广应用。 相似文献
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基于K-L变换的BP神经网络遥感图像分类 总被引：5，自引：1，他引：4
为了提高多光谱遥感图像的分类正确,提出了一种基于主成分分析(K-L变换)的分类方法。该方法先应用K-L变换对多波段遥感图像进行降维,提取最主要的三个成分合成假彩色图,然后利用BP神经网络对假彩色图进行监督分类。由于主成分之间是不相关的,增强了图象信息,降低了神经网络的计算量,提高了分类精度。实验结果证明,该算法分类精度优于传统分类方法,总正确率为88.5%,Kappa系数为0.862,因而具有实用价值。 相似文献
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基于GIS和神经网络的森林植被分类 总被引：2，自引：0，他引：2
本文综述了国际遥感分类研究,使用Landsat7 ETM＋遥感数据和地理辅助数据,应用BP神经网络方法,将莽汉山林场作为研究区进行了遥感影像的分类研究。比较了BP神经网络分类与最大似然、简单和复杂非监督分类法之间的类型与数量精度。BP神经网络分类的总类型精度是70.5%,总数量精度为84.65%,KAPPA系数是0.6455。结果说明BP神经网络的分类质量优于其他方法,其总的类型精度与其他三种分类方法相比分别增加了10.5%、32%和33%,总的质量精度增加了5.3%。因此,辅以地理参考数据的BP神经网络分类可以作为一种有效的分类方法。 相似文献
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BP神经网络具有收敛速度快和自学习、自适应功能强的特点,能最大限度地利用样本集的先验知识,自动提取合理的模型。本文采用Landsat TM遥感图像作为数据源,以山西省定襄县为研究区,通过主成分分析方法来压缩输入数据,并结合NDVI和纹理特征来建立BP神经网络的土地利用分类模型,将分类结果与基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类结果进行定性和定量比较分析。结果表明:该方法总精度达到了80.50%,分别比基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类提高了18.89%和6.23%,能够有效地解决地物光谱混淆、分类精度不高等问题。 相似文献
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监督分类方法在图片资料专题信息提取中的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
通常,遥感分类处理软件都用于遥感图像数据(如TM,SPOT等)的处理。在利用遥感分类软件(如ERDAS)对遥感图像数据进行监督分类(SupervisedClassification)时,通常采用最大似然法(MaximumLikelihood)作为平行六面体判别规则。而这种方法对于图片资料并不合适。对遥感图像处理软件ERDAS内置的3种分类判别规则进行比较,得出使用最小距离法(MinimumDis-tance)作为判别规则对于图片资料根据颜色分类有很好的效果。这种方法对于数据短缺情况下,利用分类图片资料的色彩特征提取专题信息有较好的通用性。与传统的图片交互数字化处理方法相比,该方法能在保证结果精度的前提下,大幅度减少手工勾绘的工作量。 相似文献
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基于BP神经网络高光谱图像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像常常存在"异物同谱"现象,影响了遥感影像的分类精度。为了提高分类精度,本文提出了基于BP神经网络的分类算法。采用环境一号卫星HJ-1A星上搭载的超光谱成像仪(HSI)获取的高光谱数据,利用BP神经网络对黄岛区进行遥感图像分类,根据得到的分类结果对原图像进行"异物同谱"现象纠正后重新选取训练样本,然后利用BP神经网络再分类,从而有效解决了"异物同谱"现象。实验结果表明,经处理后的高光谱影像的分类精度得到显著提高,分类总体精度为92.386 5%,比异物同谱纠正前提高了7.83%,Kappa系数也从0.768 2提升到了0.885 8。 相似文献
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对神经网络模型及其集成技术进行深入研究,并将神经网络的信息处理机制应用于影像信息的分类与建模。针对高分辨率遥感图像分类问题,介绍了神经网络应用于图像分类的算法。本文采用BP、RBF和Hopfield神经网络分别进行网络的构建与分类,基于Bagging和Boosting生成个体网络,应用投票方式决定分类结果,并与单个神经网络分类结果对比,计算分类器的分类精度。实验分析表明,该方法具有较强的泛化能力与较高的分类精度等优点,分析了不同集成方式的优缺点。 相似文献
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影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要基础。纹理特征是影像的重要特征,本文主要实现基于纹理特征的遥感影像监督分类。首先对地物样本进行提取,通过样本训练统计各类地物纹理特征向量,建立纹理特征库;然后以各类地物的特征向量作为基准,采用最短距离分类器对影像进行分类;最后采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定,并与ERDAS专业软件分类结果进行对比分析。实验证明,本分方法取得了与ERDAS软件相当的分类效果,从而验证本文方法的可靠性。 相似文献
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遥感图像分类与后处理综合技术研究—基于约束满足神经网络方法 总被引：3，自引：0，他引：3
遥感图像计算机分类的精度问题是阻碍计算机遥感信息处理系统实用化的一个关键问题。将分类后处理中的分类结果平滑过程模型化为约束优化问题,采用神经网络方法把分类结果平滑过程与遥感图像分类过程结合起来,提出了基于约束满足神经网络的遥感信息分类与后处理综合技术。实验表明该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。 相似文献
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随着遥感技术日新月异的发展,遥感技术在各个领域的应用越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。该文基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。 相似文献
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浅谈基于ERDAS IMAGINE软件的几何精纠正方法 总被引：1，自引：0，他引：1
随着遥感技术日新月异的发展,它在各个领域的应用已经越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。本文正是基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。 相似文献
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林艳 《测绘与空间地理信息》2017,(10):81-85
变化检测是遥感图像处理中经常使用的一门技术,随着遥感技术的发展,变化检测的应用越来越广泛。本文介绍了变化检测的定义、流程和应用,利用ERDAS软件进行遥感影像的变化检测实验,并对ERDAS变化检测的几种不同的方法进行比较分析,得出的结论是利用变化检测模块(Change Detection)进行检测的效果较好,最后将这种方法同监督分类技术一起应用于厦门市城市建设用地的变化检测中。 相似文献
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介绍了遥感影像融合技术,并对几种常见的遥感影像融合方法及其应用作了系统的阐述,以图像处理系统ERDAS为平台,利用济南市卫星遥感图像作为研究材料,讨论了ERDAS计算机图像处理的有关过程,研究了如何把水体从遥感图像中提取出来。结果表明：该提取水体的研究方法正确可行,可为地理信息专题制图提供重要的遥感基础信息。 相似文献
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基于ERDAS IMAGINE操作平台的遥感图像处理 总被引：2，自引：0，他引：2
随着遥感技术的日益发展,对所获取的海量数据的处理要求也越来越高。因此,本文以ERDAS IMAGINE系统为操作平台,对遥感图像的几何校正、图像融合和监督分类做了详细的介绍。 相似文献
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随着遥感技术日新月异的发展,它在各个领域的应用已经越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。本文正是基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。 相似文献