共查询到19条相似文献，搜索用时 515 毫秒
1.
为了准确地识别红树林中的各种红树物种种群分布区,以广东湛江红树林国家级自然保护区核心区的高桥红树林区为研究区,采用决策树算法、随机森林算法、自适应提升算法、梯度提升决策树算法、极端梯度提升算法和轻量级梯度提升机算法,利用WorldView-2卫星的高分辨率影像数据,构建影像的原始光谱波段、原始光谱波段+植被指数、原始光谱波段+植被指数+纹理特征3种特征组合数据集,识别研究区红树林中的各种红树物种种群分布区,分析各种算法在红树物种识别中的适用性。研究结果表明,5种集成学习算法的分类结果都优于决策树算法,其中,轻量级梯度提升机算法分类结果的分类精度最高,基于WorldView-2影像的8个原始光谱波段+12种植被指数+28种纹理特征,轻量级梯度提升机算法分类结果的总体分类精度值为93.15%,其分配不一致性值为5.07%,数量不一致性值为1.78%;极端梯度提升算法和随机森林算法在红树物种识别中也具有良好的适用性。WorldView-2卫星影像是对红树林中各种红树物种进行遥感分类的理想数据源,其纹理特征能显著提高分类精度,轻量级梯度提升机算法在红树物种识别中具有很大的应用潜力。 相似文献
2.
为研究沙地信息提取的方法，采用基于CART决策树的面向对象方法，提取中卫市沙坡头区的沙地信息。首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层，然后选择合适的提取特征和训练样本点，最后输入选择的提取特征和样本点生成CART规则树，并对地物进行分类，提取出沙地信息。结果表明：采用面向对象的CART决策树方法提取沙地信息具有较高自动化程度和精确度，依此构建的CART决策树总体分类精度可达到77%，是最近邻分类结果的1.12倍，支持向量机分类结果的1.57倍，此外，NDBI（归一化裸露指数）、GSI（粒度指数）和SWIR 2（第七波段）均值可以成功的将沙地、戈壁和裸岩石砾地三个易混地物区分开来，是沙地提取过程中三个重要的特征指数。 相似文献
3.
以洪湖为研究对象,采用分类与回归树(classification and regression trees,CART)方法,根据训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、植被指数、水体指数、纹理特征等特征变量,建立研究区湿地信息提取的决策树模型;在此基础上,探究水体透明度对水生植物遥感信息提取的影响,依据特征变量有、无水体透明度,分别建立两类决策树,即有水体透明度参与的决策树(CART 14)和无透明度参与的决策树(CART 13);在训练样本和验证数据相同的情况下,对比采用CART 14、CART 13、支持向量机(support vector machine,SVM)和最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)4种方法的分类结果的精度。研究结果表明,洪湖中水生植物覆盖面积约占洪湖湿地总面积的47%,洪湖中的水生植物以沉水植物为主;采用有水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度比采用支持向量机和最大似然分类方法的分别提高了7.78%和16.36%,Kappa系数则分别增大了0.12和0.20,无水体透明度参与的仅比有透明度参与的决策树分类结果的总体精度降低了2.77%,Kappa系数减小了0.04。水体透明度的参与能提高分类精度,而无水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度也高于其它传统方法的分类精度。因此,在实际湿地分类中,若无水体透明度数据,但决策树的辅助分类变量足够多时,无水体透明度参与的决策树也能较好地进行分类,提取水生植物信息。 相似文献
4.
参照《中国植被》中的植被分类体系，结合野外考察结果，建立了适合中国西北农牧交错带的植被分类体系。以覆盖研究区的多幅Landsat影像为基础，按“分层分类，逐层验证”的思路，实现了对研究区植被信息的提取。提取时，先利用完全约束的最小二乘模型对遥感影像进行混合像元分解方法，将整个研究区划分为植被区和非植被区；在植被区，基于光谱特征、纹理特征和地形特征，构建CART决策树，获得了乔木林、灌丛和草原等7种主要植被型组；在植被型组内，基于不同植被类型NDVI的季节差异特征，构建NDVI差值比值指数 (NDVI_DR)，将乔木林和灌丛区分为常绿和落叶植被型，使用温度植被干旱指数(TVDI)，将草原进一步区分为荒漠草原、典型草原和草甸草原3种类型，从而得到各个植被型的空间分布范围。经验证，最终分类的总体精度能达到79.51%，kappa系数为0.773。采用的分类方法充分利用了遥感数据既有的光谱信息和纹理信息，同时辅以地形信息。实践结果表明，分层分类和多种指标相结合的方法可以有效实现对影像跨幅的、以复杂镶嵌结构为主要特征的农牧交错带植被信息提取，精度较高，技术可行。 相似文献
5.
扎龙湿地水体遥感提取过程中云阴影去除方法研究 总被引：2，自引：1，他引：1
以扎龙湿地为研究区,利用空间分辨率高、纹理信息丰富、定位精度高和购买价格相对低廉的ALOS遥感影像,测定了研究区水体等5种典型地物和云阴影的波谱亮度值;根据水体和云阴影的光谱特征,利用阈值法对近红外波段ALOS影像进行阈值处理,将包含云阴影信息的水体信息提取出来;基于ALOS彩色影像,再采用决策树方法自动提取湿地水体信息,同时将云阴影信息去除,并再补充提取因去除云阴影而损失的水体信息;与目视解译结果相比,用本研究方法得到的研究区湿地水体信息精度高于85%。近红外波段阈值法和彩色影像决策树法相结合的方法是一种能有效去除云阴影而高精度获取湿地水体信息的方法。 相似文献
6.
《湿地科学》2017,(5)
单独利用遥感影像光谱信息进行近海水产养殖信息提取时,养殖水体与自然水体易混淆,而单独利用遥感影像纹理信息提取近海水域水产养殖信息时,单一大块养殖水体与自然水体又难以区分。针对上述问题,利用OLI影像数据,提出了一种综合遥感影像光谱与纹理信息进行水产养殖信息提取的方法。首先,在对研究区养殖水体类型进行光谱特征分析的基础上,采用主成分变换方法,对OLI影像光谱信息进行压缩、挖掘和选取;其次,分析灰度共生矩阵窗口尺寸和纹理特征统计量对研究区水产养殖区域的区分能力,完成纹理特征的选取,并将选取的纹理信息和光谱信息进行特征协同;最后,对特征协同数据进行多尺度分割,根据各水体类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建研究区3种养殖水体的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区水产养殖信息的自动提取。研究结果表明,该方法能较好地提取研究区水产养殖信息,总体分类精度达到97.93%。 相似文献
7.
基于知识规则的遥感影像土地利用分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以重庆北碚主城区为研究区域,提出一种基于遥感影像的光谱特征、灰度共生矩阵纹理特征和形状特征建立知识规则的方法,对该研究区进行土地利用分类。对QuickBird卫星影像进行分辨率融合,重点分析典型地物的光谱特征和纹理特征,并根据形状特征建立形状指数,综合上述知识建立提取规则对地物进行自动分类。分类结果表明,该方法能够消除单纯利用光谱信息分类的不足,有效解决地物混分现象,达到了较高的分类精度。 相似文献
8.
基于光谱和纹理特征的ALOS影像土地利用信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像易于反映地物纹理特征的特点,综合利用地物的光谱和纹理特征进行分类,探讨适用于ALOS影像的土地利用信息提取方法。以川东丘陵地区影像为例,基于GLCM提取纹理信息,将提取的纹理特征向量采用赋权值法融合为一个综合纹理信息波段,然后采用面向对象法将其与光谱特征信息共同参与分类。与最大似然法的提取结果对比表明,考虑了纹理特征的面向对象分类方法能明显提高分类精度,Kappa精度提高了0.12;避免了椒盐现象,分割的地类边界具有更好的语义表达,更贴合地物实际分布特征;建筑用地和林地具有明显的纹理特征,而旱地纹理特征不明显。该方法不仅分出了6个基本地物类型,而且对于林地、建筑用地等类型还能进一步细分。 相似文献
9.
针对面向对象分类方法进行图像处理时出现大量冗余多边形及其分类结果出现斑点等不足,提出基于纹理特征的分割方法。先对原始图像进行纹理增强、主成分分析、低通滤波和图像分割等预处理,得到原始图像的纹理特征二值图;将二值图作为独立波段与其他波段进行假彩色合成,得到纹理增强图,再对其进行多尺度分割和模糊分类。以南京市浦口区2002年9月SPOT图像为例,分别利用上述两种方法提取图像中的水田信息,基于纹理特征的分割方法克服了面向对象分类方法的不足,并且由于在进行模糊分类时分割出的对象大量减少,一定程度上减小了确定模糊区间的难度,较好地提取出水田信息,提高了图像的分类精度。 相似文献
10.
结合多尺度纹理的高分辨率遥感影像决策树分类 总被引：9，自引：2，他引：9
地物具有多尺度特点,遥感影像包含的地物纹理信息很难用单一尺度来描述。通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类。研究结果表明:结合多尺度纹理的高分辨遥感影像决策树分类,能够更好地描述地物并有效解决光谱数据分类中存在的地物破碎问题,其分类精度为81.7%,kap-pa系数为0.78;与光谱数据分类和结合单尺度纹理数据分类结果比较,分类精度分别提高了11.2%和6%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类精度。 相似文献
11.
基于水稻特征波段的决策树分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对种植结构复杂、地形复杂的水稻种植面积遥感提取精度不高现象,结合多时相遥感影像中反映水稻物候规律的特征波段,以南京江宁丘陵山区为例,选择典型水稻物候期时相的TM数据,基于多特征波段构建决策树分类提取水稻种植面积。结果表明:纹理、植被指数、湿度因子、坡度因子等多特征参与决策树分类能够提高总体精度;在具有两期物候数据时提取精度和效率较好,而加入了地形特征的水稻抽穗期数据比水稻灌浆期数据获取效果略好。因此,利用合理的作物物候期数据和该遥感影像的特征波段可有效提高分类精度,为地块破碎区作物种植面积提取提供有效手段。 相似文献
12.
基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类——以云南省丽江市为例 总被引：5，自引：0，他引：5
土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的Landsat TM 5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0.789提高到0.849.在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。 相似文献
13.
贝叶斯专家系统分类器中专家知识的自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
专家知识提取是长期以来遥感专家系统分类器应用过程中存在的瓶颈问题,该文重点解决如何实现贝叶斯专家系统分类器中专家知识自动提取和知识库建立的问题。基于参考样点统计分析得出的规律,提出专家知识与参考信息间关系的假设,并设计专家知识自动提取方法,即分类类型先验概率和条件概率估计方法。为了验证专家知识自动提取方法的准确性和有效性,应用模拟数据和实际研究区域数据进行分类并评价其精度。结果表明,基于参考样点统计分析能够获得较高精度的各类型分布先验概率和条件概率,从而实现专家知识自动提取,有效解决现有贝叶斯专家系统分类器中存在的瓶颈问题。 相似文献
14.
为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率，提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域，以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源，根据不同地物其NDVI值范围不同，将研究区地表分为植被覆盖地表，无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内，根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征，提取林地和荒草地，其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型，在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近，土地利用分类总体精度达到85.71%，作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高，能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。 相似文献
15.
基于决策树模型的海岸带分类方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
海岸带地物分布复杂,地物混淆常造成海岸带提取困难。该文以江苏省粉砂淤泥质海岸为研究对象,运用图像光谱特征、纹理特征并引入地学知识,构建研究区遥感图像分类决策树模型,并利用ETM 图像进行海岸地物分类研究。结果表明:采用的决策树模型可以较好地结合纹理信息和地学知识,解决遥感图像中复杂地物分类过程中的混淆现象,分类精度达89.26%,比最大似然法分类精度提高了15.19%。 相似文献
16.
基于C5.0决策树分类算法的ETM+影像信息提取 总被引：3，自引：1，他引：3
利用C5.0决策树算法对ETM 影像进行信息提取,通过与其他分类方法提取结果的对比,得出C5.0决策树分类算法精度较高。大气校正与数据融合可明显提高分类精度,利用经过NDVI、NDBI、缨帽变换处理后的影像组合数据进行信息提取可进一步提高分类精度。研究发现,C5.0决策树算法用未处理的资料生成决策树的效果较差,而经大气校正和数据融合后计算出NDVI、NDBI及缨帽变换的前3个分量的组合数据生成的决策树深度最小,并且分类精度最高。 相似文献
17.
基于遥感影像的城市森林分类提取及生态价值估算研究 总被引：1，自引：1，他引：1
以北京通州新城区城市森林为研究对象,提出一种基于信息论的决策树分类方法,以提取Aster遥感影像中城市森林平面量,改善传统分类方法仅利用影像光谱特征信息的不足,高分辨率影像和地面调查数据验证显示其分类精度达84.6%.结合分类影像图,引入城市森林生态价值评估模型(CITYgreen模型)估算出通州新城区森林的生态价值约为598.87万美元.研究表明,该方法适合大面积区域的城市森林分类提取及其生态价值估算. 相似文献
18.
利用BP算法进行新疆MODIS数据土地利用分类研究 总被引：7，自引：0，他引：7
土地利用信息获取已经成为遥感技术的重要应用领域之一。本研究以MODIS数据产品为信息源,用神经网络分类中的反向传播网络(BP)算法对新疆进行了土地利用分类研究。以新疆石河子为实验区,比较了BP算法与最大似然法的分类精度,前者的精度提高近10％。用BP算法对新疆全省进行了土地利用分类,统计分类结果各类别的面积和百分比,所得数据与相关部门公布数据非常接近。研究结果表明,250mMODIS数据对新疆地区的土地利用的类别信息获取比较实用：BP算法对中分辨率的MODIS数据能取得较高的分类精度。 相似文献
19.
Object-oriented image classification has tremendous potential to improve classification accuracies of land use and land cover (LULC), yet its benefits have only been minimally tested in peer-reviewed studies. We aim to quantify the benefits of an object-oriented method over a traditional pixel-based method for the mixed urban–suburban–agricultural landscape surrounding Gettysburg, Pennsylvania. To do so, we compared a traditional pixel-based classification using maximum likelihood to the object-oriented image classification paradigm embedded in eCognition Professional 4.0 software. This object-oriented paradigm has at least four components not typically used in pixel-based classification: (1) the segmentation procedure, (2) nearest neighbor classifier, (3) the integration of expert knowledge, and (4) feature space optimization. We evaluated each of these components individually to determine the source of any improvement in classification accuracy. We found that the combination of segmentation into image objects, the nearest neighbor classifier, and integration of expert knowledge yields substantially improved classification accuracy for the scene compared to a traditional pixel-based method. However, with the exception of feature space optimization, little or no improvement in classification accuracy is achieved by each of these strategies individually. 相似文献