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西北旱区遥感影像分类的支持向量机法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对较大范围、不同时相、不同气候和地貌类型的遥感影像的土地利用现状分类问题,提出了一种结合标准植被指数和纹理特征的支持向量机法。此方法改进了陕西延安、甘肃嘉峪关和青海果洛的遥感影像分类,有效地解决了最大似然法和BP神经网络法的缺陷造成的分类精度不高的问题。分类结果表明:与最大似然法和BP神经网络法相比,结合标准植被指数和纹理特征的支持向量机法的分类总精度最高(97.75%),Kappa系数为0.9691。该方法可为西北旱区遥感影像解译和土地资源可持续发展战略提供方法支撑。 相似文献
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航空像片影像纹理分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
影像纹理反映着地物的空间分布状况,代表着物体表面的特征,是人类目视判读的重要标志之一。纹理信息对实现影像的自动解译、提高解译的可靠性都起着一定的作用。本文在对影像纹理分类的现状进行深入回顾的基础上,通过对共生矩阵法、时间序列分析方法、分形维方法、马尔... 相似文献
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影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要基础。纹理特征是影像的重要特征,本文主要实现基于纹理特征的遥感影像监督分类。首先对地物样本进行提取,通过样本训练统计各类地物纹理特征向量,建立纹理特征库;然后以各类地物的特征向量作为基准,采用最短距离分类器对影像进行分类;最后采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定,并与ERDAS专业软件分类结果进行对比分析。实验证明,本分方法取得了与ERDAS软件相当的分类效果,从而验证本文方法的可靠性。 相似文献
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为提高村域尺度土地利用分类精度,本文基于高分辨率无人机影像,研究了融合多特征的两阶段分类方法.该方法首先利用基于平均J-M距离增量的"扩充特征子集法"获取最优纹理特征和可见光植被指数,并与原始影像融合;然后,根据地物的具体特征表现,基于规则结合最邻近法分两阶段进行提取.研究结果表明:1)纹理特征和可见光植被指数有助于提... 相似文献
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高分一号遥感影像地质灾害信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
山区地质灾害发生频繁,受灾范围大,危害严重。提取地质灾害信息、估算受灾情况,对救灾工作极为重要。传统的遥感人工解译方法速度慢、效率低;计算机自动解译速度快但解译精度受影像质量影响大,大范围地区很难建立起普适性的解译模型。本文利用洮南市西部高分一号遥感数据,结合DEM生成三维影像,建立解译标志,解译基础地质信息,分析地质灾害成因;根据研究区泥石流地质灾害的主要影像特征,提取影像的分类属性,基于面向对象的分类方法,建立信息提取模型,快速提取出地质灾害敏感区域;再进行人机交互,精确提取出地质灾害的类型和范围,通过野外验证,该方法十分可靠,为大范围地质灾害信息快速提取和灾后救援提供科学依据。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像含有丰富的纹理信息,特别是进行城市地物分类时,纹理特征对于图像的解译具有重要的意义。本文对基于灰度共生矩阵和Gabor变换两种纹理特征提取方法进行了研究,将灰度和不同纹理特征组合应用于SAR图像城市地物分类,并以ALOS PALSAR影像为数据源进行了实验。通过对不同分类结果进行定性和定量分析,结果表明,引入纹理特征后的SAR图像分类结果要优于无纹理信息参与的分类结果,基于不同纹理特征组合的SAR图像分类结果要优于基于单一纹理特征的分类结果。 相似文献
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合成孔径雷达（ SAR）图像含有丰富的纹理信息,特别是进行城市地物分类时,纹理特征对于图像的解译具有重要的意义。本文对基于灰度共生矩阵和Gabor变换两种纹理特征提取方法进行了研究,将灰度和不同纹理特征组合应用于SAR图像城市地物分类,并以ALOS PALSAR影像为数据源进行了实验。通过对不同分类结果进行定性和定量分析,结果表明,引入纹理特征后的SAR图像分类结果要优于无纹理信息参与的分类结果,基于不同纹理特征组合的SAR图像分类结果要优于基于单一纹理特征的分类结果。 相似文献
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Advanced processing techniques for remotely sensed imagery 总被引：5，自引：0，他引：5
综述了遥感影像信息处理技术的研究进展,主要包括高分辨率影像信息提取技术、影像超分辨率、高光谱影像处理和目标探测,以及遥感影像处理与分类的人工智能方法.对于高分辨率影像处理,从纹理、形状、结构和对象的角度探讨了空间信息提取对于高分辨率影像解译的意义和作用,分析了小波纹理、空间共生纹理、形状特征提取和面向对象分类技术的进展和存在的问题;对于超分辨率技术,文章主要介绍了超分辨率技术的最新进展,及其在遥感影像(sPOT5和MODIS)中的应用;在高光谱数据处理方面,从纯净像元和混合像元两方面介绍了最新的进展.对于纯净像元方法.主要分析了植被指数和统计方法,混合像元方面,则主要分析了像元分解、端元提取的最新技术方法;在智能化信息处理方面,先回顾了神经网络和遗传算法在遥感图像处理中的应用,然后介绍了人工免疫系统对多、高光谱遥感影像分类研究的最新进展. 相似文献
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针对全国地理国情监测工作新增树冠覆盖提取这一全新的工作任务,本文通过深入分析房屋建筑区主要地物光谱特征和纹理特征,确定以光谱特征归一化植被指数（NDVI）,以及对比度（contrast）信息熵（entropy）两个纹理特征作为判断规则,按照面向对象的思路,设计了一种综合应用高分辨率遥感影像光谱特征和纹理特征的房屋建筑区树冠覆盖范围提取方法。试验结果表明,该方法能够自动提取房屋建筑区树冠覆盖范围,大幅降低了当前常用的目视解译方法的工作量,与采用单一影像特征的提取方法相比,本文方法能够有效地区分房屋建筑区内与树冠覆盖光谱特征相近的地物要素。 相似文献
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土地利用/覆盖分类通常是利用地物的波谱反射特征进行监督或非监督分类,分类结果由于"同物异谱、异物同谱"现象的存在,往往分类精度不高。而植被指数和地表温度作为表征地表覆盖状况的生物物理参数,已成功用于宏观尺度的土地利用/覆盖分类,使得分类结果有所提高,而对于区域尺度的土地利用/覆盖分类却少见报道。本文充分利用TM数据的多光谱特征,从中提取了植被指数NDVI、地表温度Ts、温度植被角度TVA和温度植被距离TVD这四种分类特征进行监督分类,通过对7种组合方案(反射率波段组合、NDVI与反射率波段组合、Ts与反射率波段组合、NDVI与Ts和反射率波段组合、TVA与反射率波段组合、TVD与反射率波段组合、TVA与TVD和反射率波段组合)的分类结果进行比较,得出以下结论:①NDVI、Ts、NDVI和Ts、TVD作为分类特征参与到多波段地表反射率影像分类中,能够提高分类精度,而TVA、TVA和TVD的加入却没有改善分类结果;②总体分类精度受到训练样本与检验样本比例的影响。 相似文献
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Tanumi Kumar Abhishek Mandal Dibyendu Dutta R. Nagaraja Vinay Kumar Dadhwal 《国际地球制图》2019,34(4):415-442
In remote sensing the identification accuracy of mangroves is greatly influenced by terrestrial vegetation. This paper deals with the use of specific vegetation indices for extracting mangrove forests using Earth Observing-1 Hyperion image over a portion of Indian Sundarbans, followed by classification of mangroves into floristic composition classes. Five vegetation indices (three new and two published), namely Mangrove Probability Vegetation Index, Normalized Difference Wetland Vegetation Index, Shortwave Infrared Absorption Index, Normalized Difference Infrared Index and Atmospherically Corrected Vegetation Index were used in decision tree algorithm to develop the mangrove mask. Then, three full-pixel classifiers, namely Minimum Distance, Spectral Angle Mapper and Support Vector Machine (SVM) were evaluated on the data within the mask. SVM performed better than the other two classifiers with an overall precision of 99.08%. The methodology presented here may be applied in different mangrove areas for producing community zonation maps at finer levels. 相似文献
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高邮湖湿地是江苏省重要湿地之一,对生态、环境控制、调节气候和保护生物多样性具有重要意义。采用2007年的LandsatTM影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化差异绿度指数(NDGI)、土壤调节植被指数(SAVI)和最佳土壤调节植被指数(OSAVI)6种植被指数做了光谱特征分析,从而确定出最佳指数模型,并基于决策树方法,实现研究区景观信息的遥感分类。研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度,其总体精度达到79.58%,Kappa系数为0.721 0,分类结果理想且人工参与灵活。 相似文献
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To have sustainable management and proper decision-making, timely acquisition and analysis of surface features are necessary. Traditional pixel-based analysis is the popular way to extract different categories, but it is not comparable by the achievements that can be achieved through the object-based method that uses the additional characteristics of features in the process of classification. In this paper, three types of classification were used to classify SPOT 5 satellite image in mapping land cover; Support vector machine (SVM) pixel-based, SVM object-based and Decision Tree (DT) pixel-based classification. Normalised Difference Vegetation Index and the brightness value of two infrared bands (NIR and SWIR) were used in manually developed DT classification. The classification of the SVM (pixel based) was generated using the selected groups of pixels that represent the selected features. In addition, the SVM (object based) was implemented by using radial-based function kernel. The classified features were oil palm, rubber, urban area, soil, water and other vegetation. The study found that the overall classification of the DT was the lowest at 69.87% while those of SVM (pixel based) and SVM (object based) were 76.67 and 81.25%, respectively. 相似文献
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针对植被指数和植被覆盖度与遥感影像空间尺度的关系对高分辨率影像在植被分析中的运用具有重要影响的问题,该文提出一种确定最佳分辨率的方法。以云南鲁甸县茨院乡为研究区,先对原始影像(Worldview-2)进行重采样处理,生成一系列低分辨率影像;计算13组数据的NDVI并利用像元二分模型反演出植被覆盖度;运用信息熵理论和按照局部方差的思路等两种方法,定量分析该区植被分析的最佳分辨率。实验结果表明,随着空间分辨率的降低,NDVI值域区间呈现收敛趋势;植被覆盖度分级图斑斑块数量急剧减少,而所占面积比则保持相对平稳;信息熵中的信息量也随之减少。分析结果认为,该区进行基于Worldview-2影像植被分析的最佳空间分辨率为12m。 相似文献
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研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。 相似文献
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玉米和大豆是两种主要的粮食作物,及时准确地监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集,为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑。文章以玉米和大豆为研究对象,以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区,以高分一号影像为数据源,计算多种植被指数特征和两种纹理特征,同时利用特征优选方法评价特征间的相对重要性,并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响,得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不同实验区最佳特征子集的共同点和差异,遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集,并设计实验方案验证其有效性和稳定性。实验表明：在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集,能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力;在不同实验区,基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集,得到两者最优的识别效果,比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点,总体分类精度能够平均达到97%,Kappa系数0.96,玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%;在不同的种植区,利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果,且具有稳定性和有效性,较最佳特征集更具推广使用意义。指示性特征集包含6种：植被指数中的比值植被指数（RVI）,差值植被指数（DVI）,转换型植被指数（TVI）,改进型叶绿素吸收比率指数（MCARI）和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征中的二阶矩（the Second Moment）和熵（Entropy）。 相似文献
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P. G. Diwakar P. Prabhakar I. Venkataramana R. Devarajan 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》1989,17(1):1-6
Multidate NOAA-AVHRR Data has been used for monitoring dynamic changes of the vegetation and coastal processes. However, the interpretation of the data is significantly affected by presence of the clouds. An attempt has been made in this paper to evaluate the technical aspects of a processing methodology to generate a cloud masked imagery using multidate NOAA-AVHRR data to minimize cloud cover in the scene. A Maximum Value Composite Image is generated after cloud minimisation. The utility of the technique has been tested in a case study to generate Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) over the Indian Subcontinent. The process over two days produced spatially continuous cloud-masked imagery to study green vegetation dynamics. The technique minimizes cloud contamination, reduces off-nadir viewing effects and generates maximum value composite image. 相似文献
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基于指数分析法的西安市土地利用变化及驱动力研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2000和2007年2期TM遥感影像,利用指数分析法,分别提取出归一化差异建筑指数(NDBI)、修正归一化差异水体指数(MNDWI)和归一化差异植被指数(NDVI)3种指数模型,分别代表西安市的3种最主要的土地利用类型--建筑用地、水体和植被.采用神经网络分类器进行监督分类,借助ERDAS Imagine 9.0、ENVI、ArcGIS 9.2和Matlab等软件平台,计算出西安市土地利用类型的动态转移矩阵,构建了土地利用变化动态度指数模型,定量分析西安市土地利用的时空变化.依据研究区土地利用变化的结果分析,变化的驱动力因子主要是人口增长、经济增长和政策变动. 相似文献
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The aim of this study was to detect and map MSV using RapidEye multispectral sensor in Ofcolaco farm. To achieve this objective, the acquired RapidEye sensor was classified using the robust Random Forest algorithm. Furthermore, the variable importance technique was used to determine the influence of each spectral band and indices on the mapping accuracy. For better performance of image data, the value of the commonly used vegetation indices in improving the classification accuracy was tested. The results revealed that the use of RapidEye spectral bands in detection and mapping of MSV yielded good classification results with an overall accuracy of 82.75%. The inclusion of vegetation indices computed from RapidEye sensor improved the classification accuracies by 3.4%. The most important RapidEye spectral bands in classifying MSV were near infrared, blue and red-edge. On the other hand, the most important vegetation indices were the Soil adjusted vegetation index, Enhanced vegetation index, Red index and Normalized Vegetation Index. The current study recommends future studies to assess the importance of multi-temporal remote sensing applications in detecting and monitoring the spread of MSV. 相似文献