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刘少创 《武汉测绘科技大学学报》1994,19(1):45-51
在分析了基于光谱特征的统计模式识别方法用于遥感图像的计算机分类的不足之后，探讨了进一步提高遥感图像分类结果精度及可靠性的途径，指出了在遥感图像的计算机自动分类过程中，综合利用遥感图像多光谱特片及光谱特征以外的辅助信息对遥感图像进行分类是解决上述问题的有效方法，并通过笔者研制的草场资源分类专家系统ＧＥＳ说明了专家系统技术用于遥感图像分类能够有效地解决分类过程中综合利用各种辅助信息的问题。 相似文献
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刘少创 《武汉大学学报(信息科学版)》1994,(1)
在分析了基于光谱特征的统计模式识别方法用于遥感图像的计算机分类的不足之后，探讨了进一步提高遥感图像分类结果精度及可靠性的途径，指出了在遥感图像的计算机自动分类过程中，综合利用遥感图像多光谱特征及光谱特征以外的辅助信息对遥感图像进行分类是解决上述问题的有效方法，并通过笔者研制的草场资源分类专家系统ＧＥＳ（ＧｒａｓｓｌａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅｓＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍ）说明了专家系统技术用于遥感图像分类能够有效地解决分类过程中综合利用各种辅助信息的问题。 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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图像分类是遥感应用的基础,而遥感图像的多组分性是影响分类的关键难题之一。本文基于独立分量分析方法,构造遥感图像信号多组分分解的模型,对遥感图像的多组分分解进行了研究与实验,结果表明该模型与方法的正确性。 相似文献
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本文在对国内外遥感图像分类方法充分研究分析的基础上,选择决策树分类法对大屯矿区的Landsat 8遥感图像进行分类研究。选取样本提取并分析研究区典型地类光谱特征曲线,依据光谱曲线特征和归一化植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复试验和修正,筛选出适宜大屯矿区地物分类的决策树最优阈值,对研究区进行分类和精度评价,最后通过分类结果对研究区的水体污染状况进行简要分析。 相似文献
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正近年来,遥感数据的应用在广度和深度上不断融合发展和拓展。遥感数据的分类已成为遥感地理信息系统的一门关键技术。快速、高精度的遥感图像分类算法是目前实用、先进的技术,也是研究的热点之一。传统的分类器包括:最大似然分类、最小距离分类、平行算法分类。新分类器包括:模糊分类、空间结构纹理分类、神经网络分类、决策树分类、专家系统分类。本文拟对最小距离分类的算法进行分析和概括。1传统最小距离分类 相似文献
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最大似然（ML）算法是一种应用广泛的遥感图像监督分类方法,该算法对样本区域的选择有很高的精度要求,选择难度降低了算法的效率。为此,本文提出了一种结合ML算法和波利亚罐模型的全色遥感图像分类方法。首先由ML算法得到各像素分属各类别的概率,根据得到概率计算此像素的罐模型中不同颜色小球的数量,完成图像罐模型的建立;根据波利亚罐模型随机采样过程,结合邻域,更新中心像素的罐模型中各类颜色小球的组成,直到各类小球数量比例达到稳定,得到最终分类结果。该方法可以进一步精确地对图像进行分类,且对样本选择无要求,简化了分类过程;分别对合成图像和真实遥感图像进行了试验,取得了较好的试验结果;定性和定量分析结果验证了该方法的可行性及有效性。 相似文献
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森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,对森林质量评价具有重要作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展,研究如何利用深度学习有效协同不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。由此提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据,对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。对用于图像分类的Unet模型的损失函数进行改进,并在卷积层后加入批量归一化层,使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络、随机森林和支持向量机回归模型进行对比实验。结果表明,UnetR模型的均方根误差较低,估测精度较高,为实现区域森林郁闭度遥感监测提供了一种人力成本低、自动化程度高的估测方法。 相似文献
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本文介绍了利用卫星遥感编制西双版纳州热带森林植被图的研究方法。论述了以森林生态规律为导向,以多种传感器遥感信息为基础,通过计算机图像处理和森林植被分类判读,编制了热带森林植被图的技术过程。研究结果表明,利用多种传感器卫星遥感数据SPOT XS和TM,结合部份航空像片编制热带森林植被图是可行的。该图件的编制为西双版纳珍贵的热带森林植被的保护管理提供了重要的基础信息。 相似文献
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赵宇虹 《测绘与空间地理信息》2021,44(3):133-136,139
随机森林算法已经应用于遥感影像信息提取领域,但鲜有对其应用发展的总结和归纳.本文介绍了随机森林分类方法的基本原理,并阐述其在多源遥感数据(多光谱数据、高光谱数据、SAR数据)信息提取以及分类数据集筛选中的应用研究,通过说明其在分类精度验证、模型可移植性以及算法改进等方面的研究进展,对随机森林分类方法在今后的发展进行了展望.该研究有助于初学者对随机森林分类方法进行初步了解,有一定的推广作用. 相似文献
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随着教育与科技的发展,我国众多高校的课程体系都开设了"遥感图像解译"或"遥感原理与应用"等课程.遥感图像的监督分类,是遥感类课程不可或缺的教学内容.然而,在目前相关课程的实验教学中,存在教学内容陈旧、更新频率较低等问题.为了充实高校遥感类课程的实验教学,本文介绍了一套基于随机森林的遥感图像分类实验教学软件,包括软件开发与相关实验的设计.鉴于随机森林算法在遥感领域得到了广泛应用,本实验教学软件旨在使学生掌握更新的遥感数据处理技能,提升其在相关行业中的竞争力. 相似文献
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遥感图像海量性、复杂性与多样性特征导致现有方法出现查全率、查准率低的问题,无法满足现今遥感图像应用的需求,故提出基于卷积神经网络-图像检索(Convolutional Neural Networks-Content-Based Image Retrieval,CNN-CBIR)的遥感图像分类检索方法研究.为了精确分类遥感图像,基于卷积神经网络-深度卷积神经网络-16(Convolutional Neural Networks-Visual Geometry Group Net-16,CNN-VGGNet-16)模型提取遥感图像卷积特征与池化特征,通过有效融合得到遥感图像高层聚合特征,以此为基础,采用模糊分类算法分类处理遥感图像,依据遥感图像分类结果,利用基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技术制定遥感图像分类检索程序,实现了遥感图像的分类检索.选取数据集图像遥感数据集(UC-Merced)与武大遥感数据集(WHU-RS)作为实验数据集,确定最佳池化区域尺寸与最佳输入尺寸,采用MATLAB软件进行仿真实验.仿真实验数据显示:与标准数值相比较,提出方法的查全率与查准率较高,充分说明提出方法具备更好的检索性能. 相似文献
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重点论述了空间信息遥感图像识别分类中背景参数的应用，包括图像信息的地学、生态特性与其制图对象、尺度的分析拟定；地物识别分类最佳时相图像的物侯历的研究；遥感图像识别分类中波段优化组合分析以及地物识别的目标背景因素的辅助应用。该类背景参数与区域参数的应用研究一样，对空间图像数字识别分类的精度的根本改进与提高，具有重要的作用。 相似文献