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遥感影像解译标志库的建立和应用 总被引：2，自引：0，他引：2
在遥感影像解译标志库中,全面、综合地总结了各种解译要素和常见的各种典型地物及其解译标志。该库具有全面性、综合性、开放性和包容性的特点。同时,结合该遥感影像解译标志库,成功地实现了对研究区的遥感地质解译。根据所建立的解译标志库系统地总结了研究区各种岩性的遥感影像特征;解译结果与1:200000地质资料相对比,共发现18处影像特征与其不一致的地方。经野外验证,根据解译标志库所建立的不同岩性的解译标志及解译结果是准确可靠的。 相似文献
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eCognition影像自动解译及精度评价 总被引：2，自引：0，他引：2
利用甘肃省白银市WorldView-2多光谱波段遥感影像,经预处理后采用eCognition软件通过影像筛选、多尺度分割、解译规则集建立、成员函数运算,自动解译了9种不同的地物类别,分别为旱地、无轨道路路面、水面、低矮房屋建筑区、硬化地表、天然草地、乔木林、工业设施及温室大棚。通过目视解译及野外实地验证对自动解译结果进行了精度评价,并与传统分类方法进行了比较。结果表明,基于eCognition的影像自动解译效果较为理想,解译总体精度达到了79.88%,Kappa系数为0.747,与人工目视解译相比大幅提高了解译效率,相对于传统分类方法大幅提高了解译精度。本研究在进一步改进地理国情普查及国情要素动态更新的方法上具有指导意义。 相似文献
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SPOT5影像目视判读在土地利用类型更新中的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
近年来,SPOT 5影像被广泛应用于土地利用类型的调查中[1],一方面,为我们进行土地利用类型分类更新提供了新的信息源;另一方面,对遥感的室内解译提供了更高更新的要求.本文以常德市汉寿县为例探讨在进行土地利用类型分类更新中前期图像处理、解译标志的建立以及人工目视判读中的难点和重点,对于在遥感图上不易判读或容易判错的地物特征给予总结,一定程度上提高了遥感目视解译的准确性. 相似文献
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在遥感大数据时代,遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术,如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法,建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下,以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例,研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中,所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下,都明显优于其他方法;在可解释遥感影像语义分割实验中,知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果;在大幅面遥感影像场景图生成实验中,知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。 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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遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径 总被引：20，自引：2，他引：18
遥感图像自动解译的目的是为了满足人们从海量遥感数据中快速识别与获取不同专题信息的需要。目前图像自动解译主要依赖地物光谱特征 ,其解译精度不高。解决这一问题的主要途径包括 :抽取遥感图像多种特征并综合利用这些特征 ,利用遥感图像解译背景数据库 ,在地理信息系统支持下实现背景数据与遥感信息覆合 ,采用专家系统完成遥感图像自动解译。 相似文献
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遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。 相似文献
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随着遥感技术的日益发展,遥感影像的空间、时相与光谱等分辨率不断提高,传统的信息获取方法已不能满足国土、规划等业务需求,为了提高遥感信息提取自动化程度及数据成果精度,本文研究了一套集合多种分类与变化检测方法的新技术,根据不同数据源影像特点实现择优处理,解决了目前传统方法耗时耗力、技术单一、针对性弱、精度与效率较低等问题。同时,通过程序开发形成对应的系统,应用于"三旧改造"地块监测、广东省基本农田监测等业务中,取得了良好的应用效果。 相似文献
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遥感技术因其较高的精确性和时效性已成为监测土地利用变化的重要手段。地理国情普查是一项非常重要的调查工程,起着为各级领导干部科学决策提供数据支持的作用。遥感影像解译是整个普查工作中的重要环节,而且工作量巨大。目前,地理国情普查的遥感影像解译环节主要采用人工解译和计算机自动解译相结合的方法,以提高效率。本文主要介绍一种面向对象分类的遥感影像自动解译方法,通过东莞市TM影像实验,总结该方法的解译特点,并介绍其在地理国情普查中的应用。 相似文献
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遥感影像道路提取结果中的断线一方面降低了提取精度，另一方面影响了道路形态完整性，使得提取结果不能直接应用于空间决策与分析。本文基于U-Net网络在高分辨率遥感影像道路提取时全局特征表达的优势，提出一种兼顾连通性的道路断线修复方法完善U-Net网络局部特征表达的劣势。首先，利用数据增强和扩充数据量后的样本数据作为U-Net网络的输入以此训练模型并进行最优模型的道路提取；然后，对提取结果中出现的道路断线以三次多项式曲线拟合的形式进行优化处理。实验表明，与相近网络比较，本文道路提取的精度和形态完整性有了明显的提高，查准率为86.25%，查全率为85.50%，F1-score达到了85.87%。其成果数据能直接地应用于地理决策分析，特别有利于灾后的路径规划，本文提出的方法对道路、电网、轨道、河流等线性地物分类结果中出现类似断线问题具有一定的参考意义。 相似文献
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基于eCognition的遥感图像面向对象分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着高分辨率遥感图像越来越普及,传统的面向像元的图像分类方法不能满足对高分辨率遥感图像区域分类的需求,高分辨率遥感图像对图像处理的软件与硬件都有了更高的要求,因此,出现了相较于面向像元有着更高精度更为合理的面向对象分类方法,也更加适用于高分辨率遥感影像。本文通过采用面向对象分类的基本方法,运用eCognition软件,以山东省胶州市地区遥感影像为例,进行多尺度分割和面向对象分类。并用ENVI做监督分类,基于目视解译精度评定,对不同方法作出分析评价。结果表明:面向对象分类方法精度更高,更具有可靠性。 相似文献
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高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。 相似文献
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监督分类方法是海冰遥感监测中常用的有效方法,但不同的监督分类方法以及波段选择,在海冰识别中的精度有较大差异。为提高海冰监测的精度,本文使用高光谱传感器提供的可见光、近红外波段的连续成像光谱信息,对比了不同的波段组合在多种分类方法中海冰提取的精度,分析了不同波段组合、不同分类方法在海冰监测上的优缺点,最终得出海冰监测中最佳的波段组合以及最适宜的监督分类方法。 相似文献