共查询到10条相似文献，搜索用时 218 毫秒
1.
多光谱影像纹理特征编码的算法研究 总被引：1，自引：1，他引：1
在基于单波段影像纹理分析方法的基础上．提出了多光谱纹理的概念．将局部区域的相关性分析和多维光谱变化特性采用二进制编码的形式来表征不同类型地物纹理特征．达到了区分和判别影像上不同纹理的目的。实践证明．该方法对提取地物纹理特性具有一定可行性。 相似文献
2.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
3.
4.
蓝色顶面建筑物作为基础地理数据库中重要的人工目标类型之一,对其进行提取对城市环境监测、违章建筑监测、城市规划和管理具有重要意义。已有的建筑物提取方法准确性低、边界不完整,且存在同谱异物和同物异谱现象。本文以洛阳市为研究区,根据不同地物光谱特征的不同原理,构建一种能增强蓝色顶面信息和弱化其他非目标地物信息的新光谱模型。首先,对待检测的Landsat 8影像进行辐射定标和大气校正等工作,获得地物去除大气影响后的地表反射特征值影像;然后,对影像中的蓝色地物和与蓝色地物较难区分的其他干扰地物,分别采集一定像元数的样本并生成光谱曲线,利用波段相加、差值及正负处理构建一个能增强蓝色地物信息和弱化其他干扰地物信息的新光谱指数;最后,采用密度分割法获得提取蓝色顶面建筑物最合适的阈值范围,进而提取影像中的蓝色顶面建筑物。与最大似然法提取结果进行对比分析及精度评价。结果表明,构建的新光谱指数模型的总体分类精度为94.46%,Kappa系数为0.889 2,准确率为91.95%,召回率为95.19%,均优于最大似然法;根据提取结果计算出洛阳市市区范围内蓝色顶面建筑物的占地面积为16.28 km2<... 相似文献
5.
冰川面积是监测冰川变化信息的重要参数。本文以各拉丹东地区为例,根据冰川区域特有的纹理特征,选取时间间隔为35天的ENVISAT ASAR干涉对,利用灰度共生矩阵提取纹理特征,通过波段组合进行监督分类,进而提取研究区冰川面积。同时以Landsat TM光学影像为依据,评价利用纹理特征提取结果的精度。研究表明:基于纹理特征并利用SAR影像提取冰川面积的方法是可行的,为提取冰川信息提供了又一可靠手段。 相似文献
6.
7.
8.
9.
10.
根据影像中地物光谱曲线的小波特征点确定地物识别的合适光谱分辨率,通过融合原先若干窄波段生成具有适合地物识别光谱分辨率的宽波段数据,达到降维高光谱数据的目的。文中对hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正,得到155个波段。对提取的八类地物的样本平均光谱进行DB4小波分解,计算小波细节系数方差;以小波细节系数信息熵作为特征点,得出不可渗透表面、居民地、水田、裸土4类地物识别适宜光谱分辨率为80nm,其余地物识别适宜光谱分辨率为160nm。以窄波段间的活跃度为指标进行融合,生成降维后的宽波段分别是21个波段和11个波段。8类地物在3尺度和4尺度下的分类结果说明降维影像能满足应用需求,提出的降维方法可行。 相似文献