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支持向量机在遥感数据分类中的应用新进展 总被引：6，自引：0，他引：6
支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,它通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.随着应用面的不断扩大,支持向量机在遥感领域也得到了广泛关注.该算法已经成功的应用于遥感数据的土地覆盖、土地利用分类,多时相遥感数据的变化检测,多源遥感数据信息融合等,并且在高光谱遥感数据处理中得到了广泛应用.综述了支持向量机算法在遥感数据分类中的应用.首先对支持向量机的理论进行简要介绍,进而综述了该算法在不同遥感问题中的应用进展,最后阐述了新型支持向量机算法的发展以及在遥感中的应用. 相似文献
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遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机（extreme learning machine,ELM）以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用训练速度快、运算量小的极限学习机算法与支持向量机（support vector machines,SVM）算法和最大似然法进行分类对比,对高分辨率遥感图像进行分类,分析极限学习机算法对于遥感图像分类的准确度等性能。选取吉林省长春市部分区域的GF-2遥感数据,将融合后的影像设置为原始数据,利用3种方法进行分类。研究结果表明,极限学习机算法分类图像总体分类精度达到85%以上,kappa系数达到0.718,与其他分类方法相比分类准确度较高,且极限学习机运行时间比支持向量机运行时间约短2 480 s,约为支持向量机运行时间的1/8,因此具有良好的性能和实用价值。 相似文献
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高光谱成像技术在地物精确分类上的巨大优势, 使其成为地学遥感领域的热点与主要技术手段.为确定适合地学应用的高光谱遥感器的指标体系, 分析了地学应用的需求, 以及高光谱传感器各指标之间的"约束"关系, 包括空间分辨率、光谱分辨率、幅宽以及信噪比等.提出了高分辨率与宽幅高光谱遥感器的指标体系, 利用宽幅高光谱数据与高分辨率高光谱数据, 可同时满足大范围调查以及重点区域详查的地学应用需求, 为未来地学应用高光谱遥感器的体系化发展提供了参考和支持. 相似文献
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高分辨率遥感数据处理方法实验研究 总被引：10，自引：0，他引：10
近几年高分辨率遥感数据处理与应用研究越来越受到国内外学者的重视,已成为目前遥感应用研究领域的热点和难点之一。首先分析了基于像素的中分辨率卫星数据的遥感数据处理方法,包括:基于统计理论的分类方法和基于光谱信息的非参数理论方法的分类方法。在此基础上,针对高分辨率遥感图像的特点,分析了面向对象的高分辨率遥感数据处理方法。其中,图像分割是最关键的一步,即如何有效地提取出对象特征非常重要。最后,给出了高分辨率遥感数据处理方法相关算法实验,主要进行了几种图像分割算法实验,同时结合植被变化检测,进行了变化检测算法实验。 相似文献
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随着深度学习语义分割的快速发展,基于计算机视觉语义分割模型的高分辨率遥感影像分类方法也大量涌现。为系统定量地研究经典的和先进的视觉语义分割模型在遥感影像分类中的性能,在总结深度学习语义分割进展的基础上,选择9种基于卷积神经网络(CNN)和视觉注意力的语义分割算法,对米级和厘米级2个尺度的遥感数据集进行分析研究。在模型构建上基于计算机视觉通用的语义分割框架,训练时采用红绿蓝3波段遥感图像并基于ImageNet预训练权重进行迁移学习训练。研究结果表明：通用的语义分割模型通过常规训练设置进行训练能取得较好的遥感影像分类效果,部分地物的交并比(IoU)可以达到90%以上;基于视觉注意力的遥感影像分类模型的精度普遍高于基于CNN的模型,且MaskFormer能更有效地提取离散的地物信息;不同类别的精度最高值并不全在总体最优模型中,部分会存在于次优模型中;类似的地物在更高分辨率遥感数据集中可以获得更高的精度。 相似文献
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遥感数据大气校正是进行定量遥感的前提,大气校正的好坏直接影响到后期的定量分析、信息提取和遥感应用.选择长白山地区2008年8月30日的多角度高光谱CHRIS/Proba数据为研究对象,根据多角度高光谱CHRIS数据植被模式的特点,利用滤波进行条带噪声去除;根据MODTRAN模型原理进行多角度高光谱CHRIS/Proba... 相似文献
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空间信息技术的发展及其在地球科学中的应用 总被引：35，自引：1，他引：34
空间信息技术有两个分支：其一是空间图形信息技术,即地理信息系统（ＧＩＳ）;其二是地质统计学。两种技术在本质上是相通的。ＧＩＳ的核心是建立图形元素的拓扑关系与建立空间数据库与属性数据库的联动关系。正是立足于这两个重要关系,使对千变万化的地学图形信息进行灵活高效的编辑、检索与显示成为可能。在迄今为止所有的计算机应用系统中,ＧＩＳ无疑将在地学中产生最重要的影响。地质统计学是一种空间数字处理技术,它是传统统计学的空间版本。用包含多元统计学的传统统计方法研究地质问题存在严重的缺陷,因为传统统计学忽略变量的空间存在,而地质过程具有强烈的空间性。地质统计学恰恰是立足于变量的空间关系发展起来的统计科学,因此它特别适用于地球科学。正如空间图形与空间数字可以相互转换一样,两种空间信息技术也存在内在的关系。利用ＧＩＳ与地质统计学这两种空间信息技术,使我们能不断地在空间图形与空间数字这两种状态间穿越。空间信息技术为地质学家在进行矿产资源预测、物化遥数据分析、地质环境评价、地质灾害评价与矿产资源管理等方面提供了强有力的工具。空间信息技术特别适合于地球科学,它不仅能大幅度地提高地球科学对图形的编制和研究的效率和水平,而且也将转变传统的? 相似文献
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人工神经网络模型在地学研究中的应用进展 总被引：41，自引：1，他引：40
近年来,随着人工神经网络（ANNs）自身技术的不断完善,应用ANNs模型成功解决各类地学问题的案例大量出现。通过对其发展历程进行分析发现,20世纪80年代末国际地学分析中已开始融入ANNs技术,国内则滞后 1～2年。在地学分析中使用的各类人工神经网络类型中,BP模型应用最广,占到85％以上。在10余年的应用过程中,虽然地学的各个分支学科都移植了一种或数种ANNs模型作为其分析工具,但水文、地质、大气、遥感等领域应用较为广泛。传统地学定量分析中的单变量或多变量预测成为人工神经网络地学模型的主要应用客体。同时,诸如模式识别和过程模拟等也是ANNs模型求解的对象。目前,随着建模经验和知识的积累,地学ANNs模型的发展呈现出多种技术综合集成的态势,遗传算法、小波转换、模拟退火算法以及模糊逻辑等方法与ANNs模型融合,成为解决地学分析中非线性问题的利器。 相似文献
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非负矩阵分解（NMF）是重要的矩阵分解算法与数据降维工具。介绍了NMF的背景、定义、原理及特征。在已有NMF算法分类的基础上,总结当前流行的NMF算法及研究进展,综述NMF在地学领域中的应用,主要包括高光谱图像的处理与矿产资源预测。对NMF算法的研究方向进行了预测和展望。 相似文献
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遥感变化检测技术发展综述 总被引：32，自引：2，他引：32
卫星遥感的复轨能力，稳定一致的传感器参数和系列运行计划，连续记录了地表的显著变化信息。对遥感观测到的变化信息，还需要区分是地表物理生物要素变化引起的变化，还是辐射传输路径上其它干扰因素造成的变化信息，需要从各种变化信息组分中区分目标变化信息。因此，遥感变化检测是遥感信息科学、地球系统科学、统计学和计算机技术等学科技术交叉后新的增长点，代表了当前遥感数据处理技术发展方向。为了促进遥感变化检测技术在我国的发展，收集阅读了近几年国外主要遥感刊物发表的论文、专著，综合了我国遥感变化检测技术发展现状以及大量的网络资料。 相似文献
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Shiuan Wan Shih-Hsun Chang Ching-Tung Peng Yu-Keng Chen 《Arabian Journal of Geosciences》2017,10(9):215
Rice is a crop of global importance. To predict the area of paddy rice and thus its production, it draws great attraction of using data mining approaches on remote sensing data, which are well accepted. Many approaches based on supervised and unsupervised learning techniques have been developed over the years. Artificial bee colony (ABC) algorithm with a clustering technique is one of the most popular swarm-based algorithms. In this study, ABC algorithm is used to perform the rice image classification based on remote sensing imagery. This study comprises two stages. In the first part of the study, the ancillary information composed from the original spectra is applied to increase the performance of classification. As the other parts of the study, an efficient unsupervised classifier is developed to evaluate the performance of the incorporated ancillary information. This study integrates the ABC algorithm into a clustering process to build a land cover classifier system. On the other hand, a parallel approach using ant colony optimization (ACO) is studied for comparison. Two significant contributions are presented in this study: (1) a paddy rice image classifier is built with ABC algorithm and (2) the outcome of classifier using ABC algorithm outperforms that using ACO algorithm. 相似文献
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Logistic regression is a widely used statistical method to relate a binary response variable to a set of explanatory variables
and maximum likelihood is the most commonly used method for parameter estimation. A maximum-likelihood logistic regression
(MLLR) model predicts the probability of the event from binary data defining the event. Currently, MLLR models are used in
a myriad of fields including geosciences, natural hazard evaluation, medical diagnosis, homeland security, finance, and many
others. In such applications, the empirical sample data often exhibit class imbalance, where one class is represented by a
large number of events while the other is represented by only a few. In addition, the data also exhibit sampling bias, which
occurs when there is a difference between the class distribution in the sample compared to the actual class distribution in
the population. Previous studies have evaluated how class imbalance and sampling bias affect the predictive capability of
asymptotic classification algorithms such as MLLR, yet no definitive conclusions have been reached. 相似文献
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基于热红外遥感的农田蒸散估算方法研究综述 总被引：3，自引：0，他引：3
农田蒸散是农田土壤蒸发和作物蒸腾的总称,基于热红外遥感的农田蒸散估算方法研究是农业遥感领域重要前沿课题之一。经过30多年的发展,基于热红外遥感的遥感蒸散算法逐渐成熟并广泛应用于农业、气象以及水文等多个领域。简要回顾基于热红外遥感地表温度与空气温度温差的经验方法、地表能量平衡的单层和双层模型、基于热红外遥感数据源的彭曼公式以及遥感参数化的Priestley-Taylor模型等多种遥感蒸散模型的基本原理、核心算法以及存在问题等研究。针对这些方法的优缺点,指出了基于热红外遥感的农田蒸散估算方法在农业遥感中尚需解决的关键问题,并提出可能的解决途径。 相似文献
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A review of applying second-generation wavelets for noise removal from remote sensing data 总被引：1，自引：0，他引：1
Ladan Ebadi Helmi Z. M. Shafri Shattri B. Mansor Ravshan Ashurov 《Environmental Earth Sciences》2013,70(6):2679-2690
The processing of remotely sensed data includes compression, noise reduction, classification, feature extraction, change detection and any improvement associated with the problems at hand. In the literature, wavelet methods have been widely used for analysing remote sensing images and signals. The second-generation of wavelets, which is designed based on a method called the lifting scheme, is almost a new version of wavelets, and its application in the remote sensing field is fresh. Although first-generation wavelets have been proven to offer effective techniques for processing remotely sensed data, second-generation wavelets are more efficient in some respects, as will be discussed later. The aim of this review paper is to examine all existing studies in the literature related to applying second-generation wavelets for denoising remote sensing data. However, to make a better understanding of the application of wavelet-based denoising methods for remote sensing data, some studies that apply first-generation wavelets are also presented. In the part of hyperspectral data, there is a focus on noise removal from vegetation spectrum. 相似文献
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植被覆盖度遥感估算研究进展 总被引：24，自引：0，他引：24
植被覆盖度是刻画地表植被覆盖的重要参数,在全球变化研究、地表过程模拟和水文生态模型中发挥着重要作用.遥感能够反映不同空间尺度的植被覆盖信息及其变化趋势,是获取区域及全球植被覆盖度参数的一个重要手段.综合分析了用于植被覆盖度估算的遥感数据源,包括高光谱数据、多光谱数据、微波数据和激光雷达数据.而且分析了各种常用的植被覆盖度遥感估算方法及其优缺点,并评价了现有基于遥感数据的植被覆盖度产品及存在问题.最后,针对目前研究中存在的问题,讨论了植被覆盖度遥感估算研究的发展趋势,指出高时空分辨率长时间序列的全球植被覆盖度数据集、多源遥感数据融合和同化技术是未来植被覆盖度遥感估算研究的主要方向. 相似文献
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典型地物波谱知识库建库与波谱服务的若干问题 总被引：15，自引：1，他引：14
地物波谱知识库的建立旨在满足应用需求。为达到数据的共享,波谱知识库应对遥感实验测量的波谱数据和相关信息如观测规范、实验环境有清楚的说明,即要有完备的元数据让用户知道波谱知识库中是什么样的数据。为弥补地面测量数据与用户需要数据的时间空间尺度差异,用于外延观测数据的遥感物理模型必不可少;这要求收集分析遥感物理模型,评价其适用条件并创建模型元数据,使用户了解在其工作条件下有何适用的模型,模型的依据是什么;同时波谱库使用遥感物理解析模型和计算机模拟模型完成植被参数的时间扩展和沿叶片-冠层-像元 3个层次的观测尺度空间扩展,从而产生像元尺度可见光到热红外波段的参考波谱。为实现因特网上的波谱知识共享,需要研究如何组织波谱数据和模型,让用户方便地远程检索实测的典型地物波谱数据,并可以实时获取由遥感物理模型外延的波谱数据。从上述 3个方面归纳了波谱库建设和服务需要解决的 6个问题。 相似文献
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IKONOS遥感数据在离子吸附型稀土矿区环境污染调查中的应用研究——以赣南寻乌地区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
稀土矿山的开采活动产生了一系列的环境问题。为解决我国南方离子吸附型稀土矿山环境监测的问题,本文选取赣南寻乌地区为研究区,针对目前离子吸附型稀土矿存在的两大环境问题——土地荒漠化及水体污染,采用IKONOS高分辨率遥感数据进行监测方法研究,运用光谱角分类算法提取了研究区土地荒漠化较为严重的区域,运用ISODATA非监督分类算法对稀土矿开采周边河流污染程度进行评估。通过提取结果分析及野外调研,表明高空间分辨率遥感数据处理与分析为离子吸附性稀土矿矿山环境快速、动态监测提供了良好的技术手段。 相似文献
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青藏高原盐湖中的锂、硼等矿产资源具有极高的经济价值.锂、硼等矿产资源的含量及其空间分布是盐湖观测的重点,对于盐湖资源的开发利用具有重要的指导意义.利用遥感技术开展盐湖观测可以克服传统观测站观测空间上数据不连续、费时费力等缺点,而机器学习等人工智能算法可以快速高效地挖掘遥感数据信息,因此本文基于Landsat-8遥感影像数据,利用LightGBM算法开展西藏扎布耶盐湖北湖锂浓度遥感反演.经过采样点波谱数据的获取、锂浓度LightGBM回归模型的构建、盐湖锂浓度反演一系列的实验步骤,最终的模型评价结果显示平均相对误差为0.053530925,均方根误差为10.2869,卡方为0.867,模型与实测数据拟合程度较高.反演结果表明:整个北湖中,锂浓度最高的是东南部的水域,最低的是中西部的水域;河流和秋里南木泉水群的汇入使得附近的水域锂浓度降低;对于本身位于中部锂浓度低值区的钙华岛来说,岛内泉水的汇入使得附近的水域锂浓度有所升高,这一结果与实际情况较为吻合.通过本文的反演研究,证明了LightGBM机器学习算法用于快速反演盐湖锂浓度的可行性和精确性,同时为其它盐湖矿产资源遥感反演提供了技术启示,也为后续的盐湖资源量评估奠定了基础. 相似文献