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非监督分类的冬小麦种植信息提取模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决在区域冬小麦种植信息遥感提取过程中监督学习算法存在的需要地面样本数据支持、流程复杂、人为干扰因素多及自动化程度低等问题,本文以非监督分类为核心,结合多尺度技术,提出了一种新的非监督分类冬小麦种植信息提取模型。选取河北省辛集市为典型试验区,以2014年高分一号数据为数据源,对本文提出的模型进行实例验证。试验结果表明:该模型的Kappa系数为0.88,整体精度为94.00%;对于研究区内的冬小麦,在无需训练样本、人为干扰因素少等条件下,该模型具有与监督分类相似的提取精度,能够满足冬小麦种植信息地面遥感监测的需求。 相似文献
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基于Landsat-8的遥感影像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感影像分类在专题信息提取、地表动态监测以及专题地图制作等应用中具有重要作用,传统的分类方法可以分为监督分类和非监督分类,因算法成熟、操作简单,这两类方法仍然是当前使用较广泛的分类方法,但从理论、过程以及使用范围条件上二者都不相同,各有其优缺点。鉴于这种现状,本文采用Landsat-8 OLI焦作地区遥感数据分别基于监督与非监督中的各种算法进行土地覆盖分类,并对分类结果进行比较分析和精度评价,以期为实际工作中根据不同需求选取适当分类器提供依据。研究结果表明:监督分类中最大似然法分类精度相对较高,漏分错分最少,总体分类精度达到87.152%;非监督分类中ISODATA算法从聚类效果、漏分错分以及计算时间上综合分析要优于K-均值分类;另外,不同分类算法对不同地物类型的解译效果不同。 相似文献
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基于分类回归树分析的遥感影像土地利用/覆被分类研究 总被引:50,自引:1,他引:50
以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。 相似文献
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非监督分类中初始聚类中心法的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感影像的非监督分类中,初始聚类中心的选取对分类过程和分类结果具有重要影响,好的初始聚类中心法既能提高分类的效率又能提高分类的精度。选取类间距离和类内标准差作为评价标准对现有的几种初始聚类法进行比较。结果表明,最大最小距离选心法具有较高的分类精度,但是效率较低;而基于均值标准差定心法精度较低,但效率较高。 相似文献
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利用新疆伊犁河谷的伊宁县SPOT5遥感影像,在ERDAS IMAGINE 9.2软件平台下,通过二次变异分析算法和三次非对称分析算法提取纹理信息。基于图像的光谱特征和纹理特征进行监督分类,然后根据地物的空间分布进行"分区分类处理"。结果表明,伊宁县的总体分类精度提高了19.34%,Kappa系数提高了0.247。利用霍城县遥感图像进行分类方法验证,同样取得了较好的效果,表明该方法可在伊犁河谷土地利用分类中进行推广应用。 相似文献
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针对遥感农作物分类精度低、作物区分不明显的特点,本文提出了一种基于主成分分析的农作物空间分布信息提取方法.通过主成分分析,增强影像的光谱特征,提高样本的可分离性和影像分类精度,满足农作空间分布识别要求.最后以GF-1卫星影像为研究对象进行试验,结果表明,本文提出的方法分类精度可达95%以上,实验结果符合实际情况. 相似文献
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针对基于像元的非监督分类方法对高空间遥感影像分类时易形成“椒盐”噪声和产生大量错分、漏分的问题,提出了一种结合L0平滑和超像素的非监督分类方法.首先采用L0算法对高空间遥感影像进行平滑操作,减少大量图像噪声及冗余信息;然后采用简单的线性迭代聚类(SLIC)超像素方法处理平滑后图像,进一步抑制椒盐现象的同时降低处理复杂度,得到初始聚类图;最后采用K-means非监督分类方法得到最终分类结果图.为验证本文提出的方法,选取3景高空间遥感影像作为实验数据.试验结果表明,采用提出的方法能准确对地物分类,且总体精度分别达到了72.46%、77.55%和78.44%,Kappa系数分别达到0.788、0.779和0.779.提出方法能有效解决分类中存在的“椒盐”现象,可提高分类精度,对高空间遥感影像分类具有一定的参考价值. 相似文献