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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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高光谱遥感影像维数高、数据量大、波段之间的相关性强,分类时易出现"Hughes"现象,因此在分类过程中如何有效减小数据处理过程中的计算量,又保证原始数据重要的地物信息不丢失具有重要的意义。压缩感知理论可通过远低于耐奎斯特的采样率和少量观测数据实现信号的精确重构,具有对硬件读写要求低、图像恢复效果好等优势。通过利用基于小波变换的压缩感知算法对黄河口地区的高光谱影像进行图像重构,然后分别采用SVM算法、最大似然法以及神经网络分类法对重构后的影像进行分类,并对分类结果的精度分别从空域和小波域、不同的测量值等维度进行了分析和比较。结果表明:(1)压缩感知理论重构后的影像保留了原始影像的基本信息,保证了分类精度;(2)SVM算法的分类精度最好,空域和小波域的分类精度基本一致;(3)分类精度随测量值的增加先逐渐提高,然后趋于稳定。 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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近岸水体与人类生产、生活密切相关,航空高光谱遥感以其高分辨率、灵活等优点在环境监测中颇具潜力,尤其是在近岸水色、海岸带环境的实时监测中更具优势。基于与中国海监南海航空支队合作开展的航空高光谱遥感飞行实验资料,以湛江东海岛陆海区域为例,开展该海域水体遥感信息提取及分类研究。以不同地物遥感反射率信息为特征,通过光谱信息直方图进行了该海域水体信息提取方法探索。研究结果表明,湛江港及近海水体与陆地在近红外区域有较大区分度,直方图统计获得的最佳分离阈值可以很好地提取水体信息,但在水陆交界区域提取精度较低。在近红909.7 nm处,遥感反射率分割阈值为10.27%,水体提取精度为84%,kappa系数为0.686 2。 相似文献
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基于多光谱数据对海岸线自动提取的问题研究已久。针对国内外岸线提取方法较为单一的现状,提出兼顾光谱特征与空间关系的海岸线自动提取方法:将2014年黄河三角洲Landsat8-OLI影像与实测地物反射率光谱对比,选择敏感波段建立提取模型,之后对研究岸段进行分类并自动提取,同时基于908专项山东省修测海岸线标准的目视解译方法对实验部分的海岸线进行提取,最后通过ROC曲线原则对提取结果分别进行0.5与1像元精度评价,实验证明该方法在1个像元精度(提取置信度均高于90%)范围内能快速、准确地提取黄河三角洲复杂地貌类型地区的海岸线,所得到的矢量岸线可直接用于地理信息系统(GIS)分析。 相似文献
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对覆盖黄河口滨海湿地的PROBA CHRIS高光谱遥感影像进行包络线去除变换,采用6种常用的基于光谱特征空间的监督分类算法对变换前后的影像数据进行滨海湿地典型地物分类,通过目视对比分析和定量分析相结合的方法分析比较变换前后的分类结果,评价包络线去除方法对该类算法影响的效果和能力。结果表明,包络线去除方法能够提高部分监督分类算法针对滨海湿地典型植被类型的区分和识别能力;但由于滨海湿地内具有面积较大的裸滩和浑浊水体,这两类地物在影像中的光谱特征相近,而包络线去除方法并不能解决二者的误分问题,因此并不能提高该类算法针对CHRIS高光谱遥感影像的总体分类精度。 相似文献
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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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基于深度置信网络(DBN)的赤潮高光谱遥感提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
赤潮是严重的海洋灾害,有效监测赤潮对于保护海洋生态环境具有重要意义。高光谱遥感具有光谱分辨率高、图谱合一等优势,适合于海洋赤潮监测。深度学习是机器学习领域的前沿,为高光谱遥感分类提供了新的思路。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)兼具监督分类与非监督分类的特点,通过构建DBN模型,将DBN应用于赤潮灾害遥感监测中,应用渤海机载高光谱遥感数据开展赤潮分类,以达到提取高光谱图像中赤潮水体范围的目的。通过设置对照实验,对比经典的SVM监督分类方法与ISODATA非监督分类方法,发现DBN模型在相同实验条件下具有更高的分类精度,赤潮遥感提取精度提高了3%～11%。 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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提出了一种融合监督分类与非监督分类结果的高光谱遥感影像分类新方法——众数赋值分类法。采用ISODATA非监督分类方法对高光谱遥感影像进行分类,并对非监督分类结果的图斑进行标记,同时用最大似然法(ML)和支持向量机(SVM)法进行监督分类,然后以监督分类结果对非监督分类后各斑块进行类别赋值。方法是:统计每个非监督分类斑块中由监督分类所获得的各类别像元数及所占比例,将非监督分类斑块的类别赋予所占比例最高的监督分类结果的类别,最终获得高光谱图像分类结果。研究表明:(1)非监督分类类别数量大于10时,其与ML分类结果融合的总体分类精度和Kappa系数均较监督分类法的分类结果好;(2)ML和20个类别的ISODATA分类结果融合的总体精度最高,为87.35%,比单独ML的总体精度高约2个百分点;(3)SVM和10个类别的ISODATA分类结果融合的总体精度提高最大,较SVM的总体精度提高近3个百分点;(4)随着非监督分类类别数量的增多,分类结果的总体精度呈现由低到高再到低的变化过程。 相似文献
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基于相似系数的1种算法在遥感图像分类中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
用基于向量夹角余弦的相似系数方法对黄河三角洲 1 998年 1 2月份的 Landsat- 5TM遥感影像进行了分类 ,分类精度分析表明用夹角余弦作为分类的相似性度量指标是合理的。这种遥感图像的分类方法简单 ,在实际分类中可以作为常用的方法之一。 相似文献
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红树林是最典型的滨海生态系统之一，红树林种间类型的精确识别对于红树林生态系统保护、修复及碳储量评估具有重要意义。遥感是开展红树林种间类型识别的有效手段，但传统的遥感红树林分类方法多是基于像元开展的，分类结果“椒盐”现象严重且精度还有很大提升空间。因此，本研究以东寨港红树林保护区为例，基于Sentinel-2 MSI影像，在传统遥感分类方法的基础上引入图像分割技术，分别构建了面向对象的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和随机森林（Random Forest,RF）分类法，并在此基础上对各模型的分类精度和适用性进行了分析。模型对比结果表明：（1）图像分割技术的引入能有效改善分类结果的“椒盐”现象，提升红树林种间类型的识别精度，基于像元使用SVM和RF分类算法总体分类精度分别可达78.82%(Kappa=0.75)和82.94%(Kappa=0.82)，面向对象的SVM和RF模型分类总体精度分别可达81.5%(Kappa=0.78)和92.67%(Kappa=0.88)，相较于以像元为分类对象的模型而言，后者精度分别提高了2.68%和7.43%;(2)从4个模... 相似文献
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协同主动学习和半监督方法的海冰图像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
海冰遥感光谱影像分类中标签样本难以获取,导致海冰分类精度难以提高,但是大量包含丰富信息的未标签样本却没有得到充分利用,针对这种情况,提出一种协同主动学习和半监督学习方法用于海冰遥感图像分类。在主动学习部分,结合最优标号和次优标号、自组织映射神经网络以及增强的聚类多样性算法来选择兼具不确定性和差异性的样本参与训练;在半监督学习部分,利用直推式支持向量机,并且融合主动学习思想从大量未标签样本中选取相对可靠且包含一定信息量的样本进行迭代训练;然后协同主动学习分类结果和半监督分类结果,通过一致性验证保证所加入伪标签样本的正确性。为了验证方法的有效性,分别采用巴芬湾地区30 m分辨率的Hyperion高光谱数据(验证数据为15 m分辨率的Landsat-8数据)和辽东湾地区15 m分辨率的Landsat-8数据(验证数据为4.77 m分辨率的Google Earth数据)进行海冰分类实验。实验结果表明,相对其他传统方法,该协同分类方法可以在只有少量标签样本的情况下,充分利用大量未标签样本中包含的信息,实现快速收敛,并获得较高的分类精度(两个实验的总体精度分别为90.003%和93.288%),适用于海冰遥感图像分类。 相似文献
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三都湾互花米草的遥感监测 总被引：8，自引：0，他引：8
本文尝试通过分析滩涂上外来入侵植物群落的植物学和生态学特征,就闽东宁德地区三都湾海域的互花米草生长与变化状况,探讨如何实现利用遥感数据快速监测滩涂上的外来入侵植物的方法,为生物入侵监控工作提供决策依据.研究表明以缨帽变换的方法处理LandsatETM 和TM多光谱数据所获得的土壤视面和植被视面为基础,进行分层次分类可监测滩涂上互花米草的生长与分布扩展状况. 相似文献
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基于DeepLabv3架构的高分辨率遥感图像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前使用机器学习解决高分辨率遥感图像分类主要存在下采样导致的细节信息丢失问题,提出了一种基于DeepLabv3架构的小波域DeepLabv3-MRF(Markov random field,MRF)算法。选择当前较为普遍的DeepLabv3架构分类算法,能够获得更为精确的分类结果;采用小波域DeepLabv3-MRF算法,还能够获得更为清晰的边缘细节信息。选取南方某地区高分辨率无人机遥感图像进行分类实验,通过小波变换的方向性、非冗余性以及MRF变换像素空间的交互性这三个方面,将分类结果与原始DeepLabv3架构分类结果对比分析。结果表明,所提出的分类方法精度明显高于原始DeepLabv3架构分类算法的精度,总体精度可提升3%左右,并且可以充分表达高分辨率遥感图像细节信息。 相似文献