共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
3.
多分类SVM主动学习及其在遥感图像分类中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对应用传统分类器和被动学习的方法,难以满足遥感图像处理实际应用的要求这一困境,提出了一种新的基于多分类SVM的主动学习方法,与被动学习的随机选择不同,主动学习是在少量标记类别的初始训练样本集基础上,通过反复迭代主动学习的方式,得到最有利SVM分类器性能的样本为支持向量。研究表明,这种方法直接避免了大量的计算,可有效地减少样本训练时需要标记样本的数目,并取得较为理想的分类效果。 相似文献
4.
无人机低空遥感是近年来新兴的一种快速获取灾情信息的手段,如何利用无人机高分影像构建滑坡灾害解译模型是实现快速自动解译滑坡的关键。针对该问题,对比了多种影像特征提取方法,将迁移学习(TL)特征和支持向量机(SVM)引入到构建滑坡灾害自动解译模型中,提出了一种TL支持下的高分影像滑坡灾害解译模型。选取5·12汶川地震及4·20芦山地震系列无人机影像构建了滑坡灾害样本库并进行了实验,TL特征方法整体分类准确度ACC为95%,ROC达到0.98,识别准确率达到97%。结果表明,所提方法可用于高分影像滑坡自动解译,同时可用于大面积高分影像中快速山地滑坡灾害定位及检测。 相似文献
5.
基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除 总被引：2，自引：1，他引：1
本文提出了一种基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除方法。首先利用支持向量机的学习性能检测影像中的云层,并利用太阳角度信息,判定云阴影区域,得到云层和云阴影的二值图。再对影像进行支持向量值轮廓波变换,利用云层和云阴影二值图生成的选择矩阵,对变换系数进行多层镶嵌,完成云层及云阴影的初去除。对影像镶嵌未能去除的云层及云阴影,通过统计学补偿的方法进行修复。最后重构图像并进行中值滤波实现厚云及云阴影去除。仿真实验表明,该方法能更好地再现云层覆盖区域的地物信息,去云后的图像具有更好的光滑度和清晰度。 相似文献
6.
提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。 相似文献
7.
8.
9.
Dawei Li Fengbao Yang Xiaoxia Wang 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(2):229-237
High resolution remote sensing image contains abundant information, but remote sensing classification only based on spectral information is affected in the complex spectrum area. Crop area and other land-cover objects contain different texture features. This paper extracts texture information based on gray-level co-occurrence matrix and Gabor filters group, sets up spectrum-texture joint feature set. To enhance classification efficiency, Ensemble learning strategy is introduced to improve classical support vector machine and back propagation neural network classifiers in training process. To prove the effectiveness of proposed methods, several experiment images are utilized to execute experiments. Results indicate that proposed methods improve classification accuracy compared with classical algorithms significantly, and promote running efficiency compared with the situation of large sample, support corn area statistical process and yield estimation. 相似文献
10.
11.
高分二号数据的城市生态用地分类方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统分类法分类精度低、速度慢等问题,同时也为了探索国产卫星高分二号遥感数据在城市生态用地分类中的方法及效果,及时获取其生态用地信息,该文以四川省内江市隆昌县城区为研究范围,提出了一种辅以影像光谱特征和纹理特征信息的随机森林分类方法。该方法提取城市生态用地信息,并将其分类结果与传统的支持向量机分类、最大似然分类进行对比,结果表明,新方法具有更高的分类精度和更快的分类速度,更适合高分辨率、多特征参数、大面积的高分二号遥感影像城市生态用地分类。 相似文献
12.
使用机器学习进行遥感影像标注的一个重要前提是有足够的训练样本,而样本的标注是非常耗时的。本文采用了域适应的方法来解决遥感影像场景分类中小样本量的无监督学习问题,提出了结合对抗网络与辅助任务的遥感影像域适应方法。首先建立了基于深度卷积神经网络的遥感影像分类框架;其次,为了学习到域不变特征,在标签分类器的基础上增加域分类器,并使域损失函数在其反射传播时的梯度与标签损失的梯度相反,从而保证域分类器不能区分样本来自于哪个域;最后引入了辅助分类任务,扩充了样本的同时使网络更具泛化能力。试验结果表明,本文方法优于主流的无监督域适应方法,在小样本遥感影像无监督分类中得到了较好的效果。 相似文献
13.
14.
Optimizing support vector machine learning for semi-arid vegetation mapping by using clustering analysis 总被引：1，自引：0，他引：1
In remote sensing communities, support vector machine (SVM) learning has recently received increasing attention. SVM learning usually requires large memory and enormous amounts of computation time on large training sets. According to SVM algorithms, the SVM classification decision function is fully determined by support vectors, which compose a subset of the training sets. In this regard, a solution to optimize SVM learning is to efficiently reduce training sets. In this paper, a data reduction method based on agglomerative hierarchical clustering is proposed to obtain smaller training sets for SVM learning. Using a multiple angle remote sensing dataset of a semi-arid region, the effectiveness of the proposed method is evaluated by classification experiments with a series of reduced training sets. The experiments show that there is no loss of SVM accuracy when the original training set is reduced to 34% using the proposed approach. Maximum likelihood classification (MLC) also is applied on the reduced training sets. The results show that MLC can also maintain the classification accuracy. This implies that the most informative data instances can be retained by this approach. 相似文献
15.
16.
遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973,优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献
17.
18.
针对严重污染的城市水体与道路、建筑物、阴影等易于混分,以及遥感水体提取结果不连续、存在斑点问题,本文以广州市流溪河与东江水系为研究对象,基于2016年与2017年OLI遥感影像,采用本文新提出的城市水体指数法（CWI）,同时结合分形几何算法,通过设置形状面积等特征,实现城市复杂环境下的水体信息的自动提取。并与单通道算法、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）算法、支持向量机法（SVM）与光谱角度法的水体提取结果进行对比分析。结果表明：SVM算法出现大量斑点,其次为MNDWI水体指数算法,光谱角度算法与单通道算法斑点较少,但水体提取结果不连续,部分河道漏分。本文提出的算法能够克服山体阴影、道路、建筑物等影响,实现城市污染水体以及一般水体连续、准确提取。本文的提取结果可为水资源调查、洪水灾害预测评估、水利规划、环境监测等工作提供基础数据支撑。 相似文献
19.
基于支持向量机的CBERS-02卫星影像信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
CBERS卫星是由中国空间技术研究院与巴西空间研究院联合研制的地球资源遥感卫星,CBERS-02卫星数据总体质量比CBERS-01卫星有所提高,本文利用支持向量机方法对CBERS-02卫星影像信息进行提取。研究中首先用6S模式对影像进行大气校正,然后选择RBF为支持向量机方法的核函数,并用交叉验证方法得到影响RBF核函数的两个最佳参数值进行学习完成信息提取,最后将提取结果制作成矢量图。通过研究得出用大气校正后的数据进行信息提取分类精度有所提高;与最大似然法和最小距离法相比,支持向量机方法分类精度较高。通过将研究结果与ETM+影像进行比较得出,CBERS-02卫星影像精度能够满足应用需求并能代替TM/ETM+数据开展研究工作。 相似文献
20.
为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度,提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式(median robust extended local binary pattern,MRELBP)、Franklin矩和布谷鸟优化支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。首先,通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量,并根据Franklin矩得到形状特征向量,组合图像块的纹理特征向量和形状特征向量得到综合特征向量;然后,利用训练样本对SVM进行训练,同时由布谷鸟搜索算法对SVM的核函数参数和惩罚因子进行优化;最后,通过训练好的SVM得到建筑物区域识别结果。通过30组试验的结果表明,与基于三原色(red green blue,RGB)和SVM的分类方法、基于LBP和SVM的分类方法、基于Zernike矩和SVM的分类方法相比,本文提出的方法所识别的遥感图像建筑物区域准确度更高。 相似文献