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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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针对高光谱数据中内在的非线性流行结构,分析了LLE低维嵌入算法的基本原理,给出了该算法的计算步骤。介绍了模糊ISODATA分类算法的基本思想,在计算目标函数中,利用测地距离代替欧氏距离,对模糊ISODATA分类算法进行改进。利用两套PHI高光谱影像数据,在LLE低维嵌入结果上实现了ISODATA分类实验。结果表明:LLE低维嵌入后的数据能够降低ISODATA影像分类的迭代次数与计算时间,提高分类的效率;与原始ISODATA分类算法相比,改进的ISODATA分类算法能够更好地挖掘类别之间的自组织关系,提高分类的可靠性。 相似文献
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为提高遥感影像融合质量,提升资源一号(ZY-1 02D)高光谱遥感影像滨海湿地植被分类精度,提出将ZY-1 02D高光谱影像与空间分辨率为10 m的哨兵2号(Sentinel-2)影像进行Brovey融合,并通过搭建AlexNet卷积神经网络对ZY-1 02D高光谱影像和Brovey融合影像的滨海湿地植被进行分类,与支持向量机、随机森林和BP神经网络分类算法进行精度对比。研究结果表明:经Brovey融合后,AlexNet、支持向量机、随机森林和BP神经网络算法的植被分类总体精度分别提高15.60%、7.00%、14.80%和10.00%,Kappa系数提高了21.35%、9.93%、18.97%、12.85%;基于Brovey影像融合与AlexNet算法的植被分类精度最高,总体精度为92.40%,Kappa系数为89.42%。空谱融合配合AlexNet卷积神经网络有效解决了高光谱遥感影像在滨海湿地植被分类应用中精度较低的问题,为滨海湿地植被资源动态监测提供技术和方法支撑。 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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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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A new pattern-recognition algorithm detects approximately 90% of the mines hidden in the Coastal Systems Station Sonar0, 1, and 3 databases of cluttered acoustic images, with about 10% false alarms. Similar to other approaches, the algorithm presented here includes processing the images with an adaptive Wiener filter (the degree of smoothing depends on the signal strength in a local neighborhood) to remove noise without destroying the structural information in the mine shapes, followed by a two-dimensional FIR filter designed to suppress noise and clutter, while enhancing the target signature. A double peak pattern is produced as the FIR filter passes over mine highlight and shadow regions. Although the location, size, and orientation of this pattern within a region of the image can vary, features derived from higher order spectra (HOS) are invariant to translation, rotation, and scaling, while capturing the spatial correlations of mine-like objects. Classification accuracy is improved by combining features based on geometrical properties of the filter output with features based on HOS. The highest accuracy is obtained by fusing classification based on bispectral features with classification based on trispectral features. 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
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《Oceanic Engineering, IEEE Journal of》1979,4(2):52-59
Estimation of ship rotational motions induced by ocean waves plays a central role in many navigation and fire control applications. Inertial-type instruments are available which give good measurements of the attitude, but some form of signal processing is necessary to obtain angular rates or predict attitudes. Using optimal moving-average (or transversal) filters, we can obtain very good estimates of attitude rates as well as predictions of these values. Filter parameters can be changed adaptively to maintain good performance as the ship changes heading or velocity. The problem of designing these optimal filters is examined in detail and numerical results are given for a particular set of conditions. Two implementations of the adaptive filter are discussed. One is based on a recursive estimation of the process autocorrelations with the filter coefficients being recomputed at periodic intervals or whenever nonstationary conditions are detected. The second implementation is based on Widrow's LMS algorithm. Both alternatives for the adaptive filter implementation are quite reasonable in terms of their computational requirements. The steady-state performance analysis can be considered to be a lower bound on the errors incurred by an adaptive filter. 相似文献
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随机波浪作用下海洋平台主动控制的时滞补偿研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于预测控制理论，研究了适用于海洋平台的时滞补偿控制算法。该方法借助于随机波浪力的近似公式和卡尔曼滤波原理，推导出了随机波浪力向前一步预测公式，同时采用卡尔曼滤波方程，实现了对状态向量向前一步预测。利用随机波浪力及状态向量的实时在线预测公式，推导出最优控制力向前一步预测的表达式。在此基础上，发展了不仅适用于反馈控制系统而且适用于前馈-反馈控制系统的时滞补偿算法。采用一典型海洋平台为数值算例，计算结果表明，该方法在一定时滞范围内对海洋平台主动控制中时滞的补偿效果是显著的。 相似文献
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海面溢油SAR图像中的相干斑噪声严重影响了后续的图像分割、特征提取和分类.为了更有效地抑制海面溢油SAR图像相干斑,文中提出了一种基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油SAR图像相干斑抑制方法.首先对观测图像取对数并进行复contourlet变换;然后在复contourlet域中用隐马尔科夫树模型对相邻尺度间的带通方向子带系数进行建模,并依据贝叶斯最小均方误差准则估计无噪系数;最后进行逆复contourlet变换和指数变换,得到相干斑抑制后的图像.大量实验结果表明,与Lee、Kuan、Frost及Gamma Map等4种经典滤波方法以及小波域和contourlet域隐马尔科夫树模型方法相比,文中方法从主观视觉和客观定量评价两方面来看综合性能更为优越,是一种行之有效的SAR遥感图像海面溢油检测的预处理方法. 相似文献
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针对传统分类方法易受到"同物异谱"和"同谱异物"影响，致使河口湿地覆盖分类精度较低的问题，提出一种基于遗传算法优化BP神经网络分类算法。以江苏省临洪河口湿地为研究区，选用哨兵Sentinel-2影像，经辐射校正、大气校正和图像裁剪等预处理后，构建基于自适应遗传算法优化的BP神经网络算法开展临洪河口湿地土地覆盖分类研究，并与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林算法进行精度比较。研究结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络算法开展河口湿地土地覆盖分类的总精度为96.162 7%，Kappa系数为0.952 0；与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林分类算法的分类总精度相比，分别提高了7.359 7%、11.677 9%和6.042 4%；对应的Kappa系数也相应提高了0.090 8、0.118 0和0.074 8；有效解决了河口湿地土地覆盖分类精度低的问题。遗传算法优化后的BP神经网络可实现河口湿地土地覆盖的高精度分类，促进湿地资源的合理开发和保护，为实现海洋生态文明建设提供技术支撑。 相似文献
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临界点是海洋流场拓扑结构中的重要构成要素,基于临界点的特征提取对于揭示海洋流场拓扑特征、开展海洋流场拓扑分析具有重要意义。本文基于临界点理论和Sperner引理,综合改进后的双线性插值算法和Sperner完全标号法,对海洋流场数据进行了临界点特征提取。首先,在双线性插值算法中添加滑动窗口处理,筛选临界点的候选网格单元,并采用聚合思想通过降低网格分辨率解决了网格插值中的二义性问题,同时考虑了0值网格存在的9种情形,通过迭代聚合思想滑动筛选候选网格单元,解决了插值网格均为0的情况。其次,提出了基于Sperner完全标号的最小值法临界点提取规则,将速度向量模最小的网格中心作为临界点,解决了实际流场物理场景中非0值的临界点提取。对两次提取结果进行合并、去重等处理,可以得到较为全面的临界点提取与分类结果。最后,通过对多个海域、不同深度流场数据的实验结果分析,证明了综合后的临界点提取方法的有效性及可行性。 相似文献
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提出了一种基于人工免疫网络的遥感图像分类算法。该算法通过借鉴生物免疫网络的分类和泛化能力，训练出能反映训练数据分布特性的网络细胞，然后使用这些网络细胞进行分类。实验结果表明，基于人工免疫网络的遥感图像分类算法具有较好的分类性能，其分类总精度、kappa系数均优于一些传统分类算法。 相似文献
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Dasgupta N. Runkle P. Carin L. Couchman L. Yoder T. Bucaro J. Dobeck G.J. 《Oceanic Engineering, IEEE Journal of》2003,28(2):271-282
In underwater sensing applications, it is often difficult to train a classifier in advance for all targets that may be seen during testing, due to the large number of targets that may be encountered. We therefore partition the training data into target classes, with each class characteristic of multiple targets that share similar scattering physics. In some cases, one may have a priori insight into which targets should constitute a given class, while in other cases this segmentation must be done autonomously based on the scattering data. For the latter case, we constitute the classes using an information-theoretic mapping criterion. Having defined the target classes, the second phase of our identification procedure involves determining those features that enhance the similarity between the targets in a given class. This is achieved by using a genetic algorithm (GA)-based feature-selection algorithm with a Kullback-Leibler (KL) cost function. The classifier employed is appropriate for multiaspect scattering data and is based on a hidden Markov model (HMM). The performance of the class-based classification algorithm is examined using both measured and computed acoustic scattering data from submerged elastic targets. 相似文献