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相似文献
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1.
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  
赵书河 《地学前缘》2006,13(3):60-68
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   

2.
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   

3.
李健  邢立新 《世界地质》2002,21(3):287-292
遥感图像处理常见的困难有数据量巨大、噪声信息多,高度非线性及其导致的难以用解析或表述处理模型等。人工神经网络(artificial neural network,ANN)是由大量简单神经元广泛相互联接而成的非线性映射或自适应动力系统,可以解决上述问题,使用ANN进行遥感图像处理在遥感图像复原,变换和分类中有如下应用:(1)使用ANN和必要辅助数据从TM图像中提取地下火热辐射数据;(2)构造ANN非线性映射,利用TM1-5,7图像提高TM6图像空间分辨率;(3)模糊神经网络(FNN)遥感图像分类。  相似文献   

4.
随着多源遥感影像融合技术的成熟发展,如何提高高分辨率遥感数据的利用效益和使用质量已经成为影响其应用效果的瓶颈问题.针对QucikBird-2高分遥感数据光谱分辨率不足等问题,结合ASTER多光谱遥感数据,引入3种融合方法:主成分分析(PCA)融合、小波PCA融合和基于小波的IHS(色度、亮度、饱和度变换)融合,实现了对多光谱图像和高分辨率图像的融合,得到了多光谱高分辨率影像,使得在增强影像空间分辨率的同时也尽可能地保留了影像的多光谱信息.最后对3种融合方法的结果进行了定性和定量评价.  相似文献   

5.
齐泽荣 《地学前缘》2003,10(4):416-416
<正> 不同遥感图像数据,例如,多源数据,多时相数据,不同空间分辨率数据,记录了不同地理条件下的物理信息。综合处理这些遥感图像数据,可以减少单一遥感数据在解释应用中的不确定性。数据融合处理方法被广泛用于综合处理不同类型遥感图像数据,特别是用于增强低空间分辨率遥感图像的空间细节信息。  相似文献   

6.
高分辨率图像是人们一直追求的目标,超分辨率图像重建技术就是人们获取高分辨率图像的一种很重要的方法。研究了超分辨率贝叶斯方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,结合传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程。这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,实现了遥感数据信息的高保真,进而增强了空间分辨率。以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入地探讨,并对自动融合的结果进行了定性和定量分析。  相似文献   

7.
基于边缘特征的遥感影像小波变换融合法   总被引:4,自引:0,他引:4  
如何将不同空间分辨率遥感影像合理有效地融合在一起,保持原始多光谱影像的光谱特性,提高影像的分类精度和空间分解力,这是遥感影像数据融合处理的热点研究问题。在对原始遥感影像进行小波变换的基础上,提取高空间分辨率影像边缘特征信息,并与原始多光谱影像进行了融合处理。以IRS、SPOT和ETM卫星影像为资料进行实验,结果表明,该方法在提高影像的空间分辨率的同时,能够很好地保持影像的光谱特性,尤其在空间分辨率差异较大的影像融合中,该方法在保持影像光谱特性方面要优于其他的融合方法。  相似文献   

8.
以ETM图像数据为信息源,在西昆仑塔什库尔干地区进行了遥感找矿异常的提取.针对区内发育的不同蚀变类型,先用特征波段比值、主成分分析、彩色空间变换等方法进行增强处理,然后利用阀值分割,并将不同蚀变类型的分割图像进行中值滤波,对经过中值滤波后的图像进行赋色、叠加,得到综合遥感矿化蚀变异常,并对圈定的异常效果进行了分析评价.  相似文献   

9.
刘琤 《贵州地质》2023,40(2):173-176, 172
在对图像动态变化情况进行检测的过程中,对原始图像的分割精度较低,导致检测结果存在较大误差。为此,应用OB-HMAD算法与光谱特性,进行自然资源遥感图像动态变化检测。在计算了影像各波段的光谱异质性和形状异质性特征值参量后,结合各波段对应的权重系数,考虑自然资源遥感图像的光谱异质性和形状紧凑度、形状平滑度,利用OB-HMAD算法对自然资源遥感图像进行多尺度分割处理。在图像动态变化检测阶段,根据自然资源遥感图像变化与光谱特征参数之间的关系,计算了各分割图像的曲率参数,通过计算曲率参数之差完成对目标图像参数动态变化的计算。实验结果表明,该方法应用下,图像NDVI、RVI和SAVI变化量的检测结果与实际值的误差分别仅为0.000 9,0.005 7和0.004 8。以上数据证明该方法完成了遥感图像动态变化检测,且检测效果较佳。  相似文献   

10.
基于地貌特征的浅层崩滑体遥感自动识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立了一种基于地貌特征的浅层崩滑体遥感自动识别方法,通过对地物的遥感光谱特性、几何形状和顺坡性相关的6次布尔运算完成对浅层崩滑体的自动识别.并以碧罗雪山一处高山峡谷地区为例,采用10m空间分辨率的SPOT-5多光谱影像和1:5万地形图生成的DEM(数字高程模型)作为数据源,进行了浅层崩滑体自动识别效果的检验.实验结果表明:①该方法顾及了地貌对浅层崩滑体空间几何形态的影响,可以有效地提高浅层崩滑体遥感自动识别的正确率;②识别对象与数据源的关系明确、决策阙值容易确定,便于使用决策树进行分类;③该方法对数据源要求较低.只需中等以上比例尺的DEM和拥有红、近红外的遥感影像即可;④粘连图斑的分割是该方法面临的主要难题.  相似文献   

11.
作为信息提取和分类的前提,面向对象的影像分割尺度参数的设置直接影响到提取和分类的精度。本文以GF-2影像数据为例,在已有分割理论和方法的基础上提出一种基于最优分割尺度的计算模型(OS模型)。该模型以主成分分析所得的主成分以及新建的归一化植被指数(normalized vegetation index,NDVI)特征层作为分割参考层,综合考虑均质因子的影响,构建加权尺度评价指数,插值拟合最优分割尺度。构建误差系数(Ec)对模型进行评价,结果表明:OS模型误差系数(Ec=1.15%)小于传统模型(Ec=3.28%),且分割对象更均匀、与实际地物更接近。  相似文献   

12.
Detailed construction land information plays a significant role in monitoring planning restricted zone of nuclear power plant and ecological environment protection. This study focuses on developing fine classifying method of construction land in planning restricted zone of nuclear power plant using high spatial resolution GF(GaoFen)-1 remote sensing images. The object-oriented classification method is used in this study; the important process of which is image segmentation and classification. Multi-scale segmentation method, rule-based decision tree, and the nearest neighbor classifier are used in classifying construction land classes, i.e., road, industrial, and residential. An optimal segmentation scale is crucial to image segmentation in object-oriented classification. Instead of laborious trial-and-error experiments for optimal image segmentation, the change rates of the local variance in the homogeneous region are calculated to get the optimal segmentation scales. Multi-level classification strategy is used in the following classification. Rule-based decision tree is used to classify road and water, vegetation and non-vegetation, and industrial and residential. And the nearest neighbor classifier is used to classify cropland and forest within the vegetation land use type. The accuracy assessment result shows that the overall accuracy is 89.67% and Kappa coefficient is 0.85 for object-oriented classification, which is much higher than pixel-based maximum likelihood classifier (overall accuracy is 79.17% and Kappa coefficient is 0.74) and support vector machine classifier (overall accuracy is 74.16% and Kappa coefficient is 0.68).  相似文献   

13.
离子吸附型稀土矿是我国宝贵的矿产资源,运用遥感影像分类技术提取稀土开采区可以准确地实现对稀土开采状况的监测,但仅利用光谱信息往往难以保证分类精度。本文以江西寻乌稀土矿区为研究区,以IKONOS影像为数据源,应用面向对象分类方法提取了稀土开采区的遥感信息。针对稀土开采区的分布特点,选择基于边缘的分割算法进行影像分割;结合地形信息、光谱信息及几何信息建立规则集,进行特征提取;最后采用隶属度函数法实现面向对象分类,并与传统的光谱角填图分类进行对比分析。研究结果表明,面向对象分类法提取稀土开采区的总体精度为92.49%,Kappa系数为0.857 6,与传统监督分类方法相比有了很大的提高。  相似文献   

14.
基于分形特征的高标准农田遥感分类方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前全国高标准农田面积数量已具一定规模,由于人工解译的工作效率较低,如何实现对全国大面积的高标准农田建后利用情况进行实时、精准遥感监测成为亟待解决的问题。由于监测面积大,精度要求高,迫切需要研究一套遥感自动监测方法在全国推广。以广东省东莞地区作为研究区,选择2017年2月15日的高分二号遥感影像,基于分形图像分割并结合BP神经网络对区域高标准农田进行分类,并加以人工解译和实地验证。 结果显示,该分类方法总体精度为 80112 2%,Kappa 系数为0761 1。表明分形图像分割结合BP神经网络的遥感分类方法总体精度较高,能较好地满足高标准农田建后利用情况遥感监测的需求。此方法可以在全国范围推广应用,为高标准农田建成后的实时监管提供技术支撑。  相似文献   

15.
基于图像理解理论原理,采用面向对象分类软件作为基础软件平台,模拟人类大脑对图像的认知过程,概括出不同地类的知识表达,并构建函数作为类别的特征描述,更大限度地挖掘中低分辨率卫星数据的信息。研究结果表明,基于图像理解的土地利用分类信息提取方法有效地提高了地类的检出效率和分类精度,为中巴卫星应用于国土资源宏观监测的可行性提供了依据。  相似文献   

16.
韩惠  杨晓辉  赵井东 《冰川冻土》2018,40(5):951-959
冰雪独有的性质与特性使得基于遥感影像对其进行信息提取成为可能,如何进行精准的冰雪信息提取是冰雪时空变化研究的关键和基本要求。利用多源遥感影像(TM、IRS-P5和SAR)对西昆仑山崇测冰川区的冰川进行信息提取,采用不同分类方法和数据融合方法,分别针对光学影像和微波影像进行处理,提取冰川信息并进行比较分析。结果表明:面向对象分类方法是最优的冰川信息提取方法;图像融合处理有助于提高冰川信息的提取精度,特别是多光谱和高分辨率图像融合后再分类,提取效果更为理想。  相似文献   

17.
基于多分辨率图像融合的多尺度多组分数字岩心构建   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对单一分辨率的数字岩心模型无法完整描述岩心不同尺度结构信息的问题,以砂岩样品为例,通过对岩心多分辨率CT成像,采用基于特征的图像配准方法实现了不同分辨率岩心图像的精确匹配。通过融合不同分辨率岩心扫描图像进行孔隙分割和矿物分割,构建多尺度、多组分的数字岩心模型。结果表明:多尺度多组分数字岩心模型可以表征跨尺度的岩心孔隙结构,孔隙分布与核磁测量结果有较好的一致性;与Qemscan相比,数字岩心矿物体积分数同X衍射测定结果更吻合,真实地还原了岩心不同组分的结构信息。  相似文献   

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