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《海洋湖沼通报》2021,(2)
基于光谱特征准确提取湿地信息并研究其动态变化,对于湿地环境监测和保护具有重要价值。本研究以山东省胶州湾湿地为研究区,构建面向对象的分类方法并集合多时相Landsat8 OLI遥感影像的多种特征变量:光谱特征,穗帽变换(K-T)特征,纹理特征,植被指数,水体指数等来提取湿地信息以提高中等分辨率影像的分类精度。结果表明,在光谱波段组合中,近红外波段和红光波段是湿地分类的最有效波段,穗帽变换产生的特征分量对湿地分类也较为有效,光谱指数中的Normalized Difference Water Index(NDWI)和纹理特征中的方差(Var)和对比度(Con)特征变量则并不适用于湿地分类,且特征变量的个数在到达24时会使可分离性下降。计算方差变化率(ROC)并结合目视解译确定最佳分割尺度,将面向对象的方法(Object-Based Image Analysis, OBIA)与Random Forest(RF)算法结合,其总体分类精度达到91.21%(Kappa系数=0.9011),较基于像素的分类方法总体精度增加5.18%,Kappa系数增加了0.0583。表明优选特征组合的面向对象的随机森林算法可有效提高湿地分类精度,为湿地信息提取提供一种新方法。 相似文献
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联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例 总被引：2，自引：0，他引：2
本文基于CHRIS高光谱遥感影像，发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息，采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类，并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明：1）基于测试样本数据，联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息，采用DCNN模型方法展现了高的分类精度，精度高达99%；2）利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%，相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%；3）基于验证图像，发展的DCNN分类方法精度优于其他算法，DCNN方法总体分类精度为84.64%，Kappa系数为0.80；4）相比于浅层分类方法，本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡，保持了主要地物类型的分类精度几乎不变，同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型，潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。 相似文献
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为分析资源一号02C卫星在海岸带地区的应用潜力,对其遥感数据成像质量进行评价。采用主观评价和客观评价相结合的评价方法,对资源一号02C卫星P/MS影像二级产品进行质量评价,并与应用广泛且波段设置、空间分辨率相近的SPOT-5影像数据进行对比,分析其在海岸带遥感应用方面的潜力。结果表明:采用目视解译的主观评价显示,资源一号02C全色、多光谱以及融合影像在海岸带典型地物表现能力方面接近SPOT-5影像,而SPOT-5影像颜色过渡更自然,影像纹理和细节信息更丰富。采用统计分析量的客观评价显示,资源一号02C与SPOT-5影像的各统计参数互有高低。就全色影像而言,资源一号02C的信息量较高,而SOPT-5的亮度、灰度离散程度和空间分辨率较高;就多光谱影像而言,SPOT-5的灰度离散程度较高,其他指标无明显规律,不易比较;就融合影像而言,SOPT-5的空间分辨率较高,而资源一号02C的信息量、灰度离散程度和波段间独立性较高。因此,资源一号02C影像数据在一定程度上可以替代SPOT-5影像,在海岸带遥感研究与应用领域具有相当潜力。 相似文献
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引入纹理特征的多光谱遥感影像
海面油膜信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对单纯依靠光谱特征油膜提取精度低、雷达影像油膜提取易受海况条件及假目标影响的问题,提出了一种结合光
谱特征与纹理特征的多光谱遥感影像油膜信息提取方法。以2011 年6 月蓬莱19-3 油田溢油事故为研究对象,选用HJ-1 星
CCD 遥感数据,利用灰度共生矩阵获取影像纹理特征,采用SVM 模型对结合纹理特征与光谱特征的影像进行分类,提取出
研究区油膜信息,并将分类提取结果与仅依靠光谱特征的SVM 模型分类结果进行了比较。结果表明：引入纹理特征的SVM
模型分类总精度达到90.29 %,比仅依靠光谱特征的分类精度提高了12.41 %;纹理特征的参与降低了原影像噪声对分类结果
的影响,油膜边缘提取更加清晰,油膜中心呈连续面状分布,引入纹理特征的SVM 模型可有效地用于多光谱遥感影像海面
油膜信息提取。 相似文献
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岛礁光学影像图谱特征分析 总被引：2，自引：1，他引：1
海岛是重要的国土资源,按照物质组成可以分为基岩岛、沙泥岛和珊瑚岛等3种类型。本文在总结前人在地物要素图谱特征分析方面研究工作的基础上,针对基岩岛和沙泥岛,利用SPOT-5图像,选取近红外、红、绿波段组合标准假彩色图像,针对珊瑚岛,利用Quick Bird图像,选取红、绿、蓝波段组合真彩色图像,使用2种最常用的遥感影像波段合成方法,从这3种海岛的岸线类型、地物特征和海岛所处位置关系等方面,分析岛礁光学影像的图谱特征,为海岛遥感识别与调查研究提供技术保障。 相似文献
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纹理特征提取及辅助遥感影像分类技术研究 总被引：6，自引：0，他引：6
研究了利用灰度共生矩阵提取纹理特征的方法，并对利用纹理特征影像辅助光谱特征分类的方法进行了研究。实验结果表明，纹理特征辅助光谱特征分类能够提高遥感影像分类的准确性和精度。 相似文献
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基于ENVI 的唐山湾三岛土地利用遥感分类方法的比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对唐山湾三岛2010年10月10 m分辨率的SPOT5多光谱数据源,采用不同分类方法进行识别和判断,并对比不同分类器在遥感影像分类中的应用效果和分类精度。有针对性地探究海岛土地利用遥感分类过程中不同方法的优劣,获取最适于岛陆地区土地利用的遥感分类方法。根据土地利用现状分类标准(GB/T21010-2007)和海岛陆域土地利用类型划分的相关规定,将唐山湾三岛主要分为滩涂、裸地、林地、草地、居住区、内陆水体和潮间带(潮水覆盖区)6类。并分别构建结合人为控制的非监督分类、监督分类和基于专家知识的决策树分类系统,参照更高分辨率影像、先验知识和野外调查资料,评价分类结果与实地调查结果的吻合程度,最终通过总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类器精度进行评价和对比分析。 相似文献
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基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。 相似文献
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边坡稳定是淤泥质海底航道安全运营的关键问题之一。海底航道边坡失稳滑塌过程的不同阶段浅地层剖面图像声纹特征不同。采用灰度共生矩阵和小波多尺度分解方法分析了航道边坡失稳滑塌过程浅地层剖面图像纹理特征。结果表明,对比度、能量、相关度和逆差距在边坡失稳滑塌过程中具有明显的差异,分别从不同方面刻画了浅地层剖面图像声纹的清晰度、纹理粗细、主要方向和规则性,以定量的形式显示其内在异质性。能量、相关度和逆差距的水平和垂直方向变化大于对角方向,水平方向波动最明显。浅地层剖面声强时间序列和垂向空间变化序列小波多尺度分解突出了声强变化的局部细节及其在各尺度上变化的强弱分布和突变点位置,克服了常规人工识读的困难,这些声纹特征是边坡失稳滑塌预测预警的重要依据,有助于对海底航道边坡稳定性的探测。 相似文献
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溢油已是当前海洋生态环境破坏的主要因素之一,因此对海洋溢油的检测分析是当前海洋环境保护的一个重要课题。传统的溢油提取仅仅是单独依靠光学影像的光谱信息或者合成孔径雷达(SAR)影像的后向散射系数信息进行提取,这会造成很多同谱异物或者粗糙度相近似的地物错分,因此除了利用传统的影像信息以外,还需结合影像的纹理信息,从而提高溢油提取的精度,减少错分地物的数量。选用2006年渤海地区的三景同轨SAR影像作为数据基础,应用基于灰度共生矩阵的方法对其进行纹理分析。该方法可以很好地对图像区域和表面进行感知并能够从像元的灰度相关性上对纹理特征进行详细描述,因此适合于SAR影像的海洋溢油检测。在纹理分析的过程中有很多的参数需要选择,参数选择的好坏将直接影响最终提取结果的精度。通过对纹理分析过程中的参数进行讨论、实验、选择与验证,最终确定了基于灰度共生矩阵纹理分析中各参数的值,并选择了局部平稳、非相似性、对比度、变化量4个特征量作为溢油提取的纹理特征统计量。将纹理特征与SAR自身的后向散射系数相结合,通过神经网络分类法对其进行分类,并计算出分类精度为80.65%,分类效果良好。由此说明了将影像的传统信息与纹理信息相结合进行溢油提取是一种可行而有效的方法,同时也为后续的海洋溢油检测工作奠定了一定的基础。 相似文献
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HY-1/COCTS波段信息含量与波段相关性分析--以辽东湾为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以2003年4月辽东湾的HY-1／COCTS数据为例,采用主成分分析法和相关分析法,从光谱的不同结构、主成分、相关性等方面来揭示COCTS图像的光谱信息。COCTS的10个波段中,9,10两个波段与其他几个波段相比,包含的信息较丰富。在其他的8个波段中,6,7波段的信息较为丰富,6波段对主成分的贡献大。这8个波段与9波段和10波段的相关性为负相关,表明它们间的重叠少。5波段与1波段、7波段与6波段、6波段与2波段的相关性较高,这说明这些数据间的彼此重叠较多,故在进行波段图像的假彩色合成时一般以8,4,3或8,4,1波段的组合为佳。以OIF指数来检查融合方法的可行性。 相似文献
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一种融合纹理特征与NDVI的随机森林海冰精细分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
海冰的精准分类对于掌握海冰生长发育状况,保障航海安全等具有重要意义。由于受数据源和分类方法等影响,使得海冰分类精度提高受限。本文面向高空间分辨率的光学遥感影像,提出了一种融合纹理特征和归一化差分植被指数（NDVI）的海冰精准分类方法,运用随机森林分类器构建海冰分类方法。以青岛胶州湾为实验区,高分二号（GF-2）为实验数据,进行了海冰类型提取,并与其他分类方法进行对比。结果显示:针对GF-2高分辨率光学遥感数据,融合纹理特征和NDVI的随机森林方法,相比于传统的随机森林、支持向量机、自动决策树和融合纹理特征的最大似然分类方法,总体分类精度分别提高13.70%、11.60%、19.22%、29.37%。Kappa系数分别提高0.16、0.13、0.22、0.44。相比于融合纹理特征和归一化水指数（NDWI）的随机森林方法,总体分类精度提高了9.67%,Kappa系数提高了0.09。这表明本文构建的海冰分类方法可有效提高海冰分类精度,为海冰的精确分类提供了一种有效的技术手段。 相似文献
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在光谱规则分类算法(Spectral Rule-based Classifier, SRC)基础上考虑大气校正对遥感影像光谱反射率的影响,提出了一种改进光谱规则的分类算法(Modified Spectral Rule-based Classifier, MSRC),从地物光谱响应曲线和光谱指数两个方面来修正光谱规则集,通过规则细化和补充、阈值改正优化光谱类别。以珠江三角洲海岛(佳蓬、淇澳)和海岸带(荃湾、惠东)的Landsat 8影像作为实验数据,对比了大气校正前后波段反射率和地物光谱响应曲线,分析了改进后MSRC算法的地物分类结果和精度,并与原SRC算法、最小距离分类(MDC)算法、最大似然分类(MLC)算法、支持向量机分类(SVM)算法、神经网络分类(NNC)算法以及基于光谱指数的算法等多种地物分类算法进行比较。结果表明,4组实验数据的MSRC算法分类结果总体精度分别为87.66%、82.38%、77.67%和80.05%,高于SRC、MDC、MLC和基于光谱指数的分类算法,在无需人工标注训练数据集的前提下接近SVM和NNC算法的分类精度。MSRC算法适用于海岛和海岸带的Landsat 8多光谱遥感影像。 相似文献
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GF-1 WFV图像经验模分解的光谱保真性与水深遥感探测 总被引：1，自引：2，他引：1
水深是海洋环境的重要参数之一，水深遥感反演是水深测量的一种重要手段。经验模分解（EMD）具有剔除小尺度波浪信息，留下大尺度水下地形信息的特性。本文利用EMD对高分一号卫星宽幅影像进行尺度变换，使用光谱相关系数、光谱角、光谱偏差和光谱相对偏差等评价指标，对剩余层图像进行光谱保真性分析；利用改进的对数转换比值模型对原始影像和剩余层图像进行水深反演，并进行相关性分析与精度评价。研究结果表明:（1）评价指标显示EMD变换后影像具有相当的保真性；空间断面分析表明EMD去除了小尺度的噪声信息，保留了水下地形变化信息。（2）经均匀分布的检查点验证，两区域的原图像反演水深和实测水深的相关性较好，相关系数达0.75以上，且两种波段组合的MAE和MRE均不超过2.42 m和8.5%。（3）对EMD的全部10层进行水深反演，蓝绿波段的MAE和MRE均不高于1.62 m和5.8%；绿红波段的MAE和MRE均不高于1.93 m和6.9%。（4）对于不同的波段组合，蓝绿波段组合在各剩余层的水深反演效果明显优于绿红波段，经EMD后的水深反演效果明显提高。（5）20~30 m水深段的反演精度整体要高于30~40 m，该模型应用于较浅水深段更具优势。 相似文献