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高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景. 相似文献
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人工神经网络在遥感数字图像分类处理中的应用 总被引：30，自引：3，他引：27
近年来,随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感数字图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论国外遥感图像分类处理研究中应用效果显着或应用前景广阔的一些神经网络方法。最后讨论了有关上述方法在遥感数据分类处理中实际应用的一些原则性问题。 相似文献
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利用BG算法提高微波辐射计空间分辨率 总被引：3，自引：0，他引：3
将BG算法应用于增强微波辐射计空间分辨率 ,BG算法的基本原理是 ,如果测量密度大于仪器本身的分辨率 ,便可找到周围测量点的线性组合而得到一幅较高分辨率的图像 ,此原理同样适合其它遥感仪器。借鉴Stogryn的研究成果 ,在应用BG算法的同时 ,引入可调参数 ,它能够调整空间分辨率和系统的灵敏度之间的约束关系 ,使增强后的图像能够进行折衷处理 ,而不至于因为过分增强分辨率而使图像的斑点噪声增大 ,降低图像的质量。应用BG算法 ,对 2 0、5 0和 90GHz的微波仿真图像进行了图像增强处理 ,结果表明图像分辨率得到了增强 ,空间分辨率提高的倍数依赖于数据采样密度。 相似文献
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一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法 总被引：20，自引：2，他引：18
多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率. 相似文献
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基于SVM的遥感影像的分类 总被引：5，自引：0，他引：5
传统的遥感图像的分类方法包括统计模式识别、句法模式识别、以及神经网络、遗传算法、模拟退火算法等。分析了统计模式识别的方法的优缺点,提出了使用SVM的方法进行遥感图像分类的设想,通过实验证明该方法是有效的和稳健的。 相似文献
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海啸地区遥感图像空间分辨率定量评价研究 总被引：2，自引：2，他引：2
图像空间分辨率是图像质量评价的一项关键性指标,也是图像应用中举足轻重的一个参数。由于图像的成像方式不同,同一幅图不同方向的空间分辨率是变化的。由于影响图像空间分辨率的因素非常复杂,所以迄今为止尚无统一、有效的定量评价图像空间分辨率的理论和方法。该文基于熵理论和图像信息的特点,提出了变率信息熵的概念和算法,并进行了相关的特性分析。经过对模拟生成的条形码靶标图像和2004年印尼海啸地区的DMC等卫星遥感图像的处理和实验,验证了此方法可以客观、定量地评价一幅图像在水平和竖直方向的空间分辨率,实验结果证明了算法的有效性。 相似文献
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《测绘文摘》2004,(3)
CH20041160 一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法=A Remotely Sensed Image Fusion Method Basedon Wavelet Coefficient Features/刘哲,郝重阳,冯伟(西北工业大学电子工程系)…∥测绘学报.-2004,33(1).-53-57多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像。为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域。在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法。通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较。证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率。图1表1参8 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(4)
深度学习是神经网络的一个深层领域,也是神经网络模型在AI学术研究领域的探索和应用。深度学习算法在遥感影像分类与识别处理方面的应用研究受到各界的关注与探讨。本文首先概述了深度学习及其算法结构,其次说明了遥感影像分类与识别处理算法及其局限性,最后阐述了深度学习算法与遥感影像分类与识别处理的结合现状,并对其应用趋势做出展望。 相似文献
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数据与数据库的爆炸式增长导致了一个十分突出的问题,即如何高效、智能地从巨量的、有噪音的、随机的数据中提取有效的、潜在有用的信息和知识.近几年来,空间数据挖掘技术的广泛研究正是基于此目的.本文初步探讨了空间数据挖掘技术在遥感图像处理中的应用,其重点阐述了关联规则,以及数据挖掘技术在遥感图像数据处理中的基本方法以及如何对遥感图像数据进行离散化处理.文章最后简要介绍了遥感图像处理的决策树和人工神经网络数据挖掘技术方法. 相似文献
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本文概述了神经网络计算机的基本特点、神经网络的形式化描述、目前国际上神经网络计算机的现况以及在遥感图像处理中应用的潜力和展望。 相似文献
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遥感影像分类专家系统是遥感分类研究中的一个重要发展方向,然而,传统的统计模式识别法和人工神经网络分类法除了能完成具体的影像分类外,不能提供易于被人类理解的分类知识,文中介绍一种基于扩张矩阵的示例学习方法,并将其应用于遥感影像分类知识的自动获取。 相似文献
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深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述 总被引：5，自引：0，他引：5
深度学习一直是机器学习和人工智能研究的热门主题,特别是将深度学习这一深层网络学习算法和遥感影像分类与识别联合起来,使得传统训练算法的局部最小性得以解决。本文首先简要介绍了遥感影像分类与识别算法的发展和经典算法的局限性,其次介绍了深度学习的几种主流算法并分析它们在遥感影像分类与识别处理方面的应用现状,最后对未来深度学习应用于遥感识别与分类趋势进行了展望。 相似文献
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基于全卷积网络的高分辨遥感影像目标检测 总被引：2，自引：0，他引：2
目标检测是遥感图像分析处理中的研究热点之一,具有十分重要的科研和应用价值。传统遥感影像目标检测方法多使用人工构造的浅层次特征,结合支持向量机、随机森林、Adaboost等分类器进行目标识别,难以充分挖掘和利用影像中的深层特征。近年来,深度学习,特别是卷积神经网络在图像认知方面取得了巨大成功。在目标检测领域,以Faster R-CNN算法为代表的方法取得了突破性进展,检测精度大幅提高,检测速度达到了近实时的性能。但是,Faster R-CNN算法由于使用了感兴趣区域（RoI）池化层,各个RoI计算不共享,因此检测速度依然有待提高。R-FCN基于全卷积网络结构,同时采用位置敏感池化来引入平移变化,抵消全卷积网络造成的平移不变形问题,检测精度和效率都有了很大的提高。本文阐述了R-FCN算法原理,并运用于高分辨遥感影像目标检测分析了不同参数和网络结构对R-FCN检测效果的影响,比较了利用Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN 3种算法进行飞机识别的性能。试验结果表明,利用R-FCN进行飞机识别定位可以达到99.3%的准确率和每张图180 ms的检测速度。 相似文献
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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