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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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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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基于海岸带高分辨率信息需求理论支持下的信息挖掘技术,面对我国海岸带可持续发展的需求,以中高分辨率遥感影像为数据源,以滩涂、水边线、海堤、养殖场等海岸带地物为专题信息挖掘提取实例,建立了"像元→基元→目标"的识别方法体系,针对面向对象的信息提取分析方法进行研究。即首先通过采用光谱和形状相结合的分割算法来获取内部特征相对均一的一系列基元对象,再通过对基元对象的典型特征进行分析和判别来实现目标提取。结果表明,该方法是可行的,它提高了遥感影像信息的识别精度,为动态性很强的海岸带地物信息挖掘提取提供了研究思路,在海岸带监测、管理、开发和利用,编制现实性很强的海岸带专题图等应用领域展现了该研究示例的科学性和实际意义。 相似文献
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黄河三角洲湿地地物类型在光谱曲线上差异较小,且在空间上分布零散,呈破碎化特性。现有的分类方法受限于局部感受野难以捕捉到图像的长距离依赖关系,导致在黄河三角洲湿地高光谱影像中分类精度不理想,针对此问题,本文提出了一种光谱-空间联合Transformer模型。光谱和空间支路分别以光谱向量和空间邻域为输入,基于自注意力机制提取全局光谱和空间特征,在两个支路引入多阶特征交互层,实现浅层边缘信息和深层语义信息的融合,最后采用自适应相加的方式将两路特征融合,送入分类器实现最终分类。本文在黄河三角洲湿地高分五号GF-5和CHRIS两幅高光谱影像上验证方法的有效性,实验结果表明,该方法显著提高了湿地分类的精度,在选用3%的样本训练条件下总体精度分别达到了90.90%和94.17%,优于其他分类方法。研究结果可实现黄河三角洲湿地地物类型的高精度分类,为湿地的保护提供技术支持。 相似文献
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《海洋技术学报》2024,(1)
“宝钢湛江项目”的实施对近十年湛江东海岛的地物分布产生剧烈影响，尤其是工业用地。本文基于2013 年、2017 年和2021 年的陆地卫星8 号（Landsat-8） 数据对湛江东海岛进行地物分类，研究该区域近十年的用地变化趋势。以2013 年数据为参照：采用归一化水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI） 模型和谱间关系模型实现水陆分离，比对选择分离效果较优者以提取东海岛岸线；对比最大似然法、神经网络法和支持向量机法3 种监督分类方法，选择提取地物效果最优者应用于其余数据。基于Google earth 在线地图及无人机实测数据构建验证点集，使用混淆矩阵进行精度评价。结果表明：谱间关系模型的水陆分离效果较优，提取海岛岸线的精确度有明显提升；支持向量机法的分类总体精度和Kappa 系数最高，分类结果能较好地反映研究区的真实地物分布；汇总三年数据的分类结果，发现用于发展工业的土地面积增长突出且处于持续增长趋势。谱间关系模型与支持向量机法分别实现了对东海岛岸线和地物类型的准确提取，得出近十年研究区的用地变化趋势，能为研究区的用地规划提供参考。 相似文献
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为了能够利用遥感图像快速准确地提取围海养殖矢量信息,本文选取养殖水体、堤坝及育苗室等交错分布的海参围海养殖区域作为研究区域,根据研究区域Sentinel-2遥感影像的光谱特征,选用归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）、改进归一化差异水体指数（Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI）和增强水体指数（Enhanced Water Index,EWI）三类水体指数,分别进行提取实验,利用同时期高空间分辨率的高分二号卫星（GF-2）影像作为参考,验证不同方法的提取精度,精度评价结果表明：相较MNDWI和EWI两类水体指数,NDWI的分类精度更高,且利用NDWI提取研究区域的围海养殖信息的效果更好,所以该方法可在养殖区域的动态监测和规划管理中发挥数据支撑作用。 相似文献
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本文通过对卫星遥感图像中的内孤立波及相互作用现象进行统计分析,讨论了南海北部内孤立波及相互作用现象的时空分布特征,验证了利用卫星遥感图像反演内孤立波振幅和传播速度以及研究内波相互作用现象的可行性。统计结果表明,南海北部的内孤立波主要集中在东沙群岛以及海南岛南部,内波相互作用主要集中在东沙岛西北部以及海南岛南部。本文对此给出解释:内波传播至东沙岛附近发生绕射,绕射的内波分裂成两列后以不同的传播方向继续向西传播,相遇并发生相互作用;内波在海南岛浅滩处发生反射,与后续传来的内波发生相互作用。同时,本文利用Korteweg-de Vries (KdV)方程和Benjamin-One(BO)方程,结合观测数据,对内波振幅和传播速度进行了反演实验。反演所得的内波振幅和传播速度与南海北部实际内波振幅和传播速度相近。 相似文献
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ABSTRACTIn studies of changes in island geographic information, a key topic is island land cover change detection using multitemporal remote sensing images; such information can provide good reference for island exploitation, marine resource conservation, marine economic development, and national defense building. This study proposes a fast and easy-to-implement algorithm of object-oriented change detection based on iteratively reweighted multivariate statistical analysis with high-resolution remote sensing images and vector data, improving effects of normal multivariate alternative detection by combining object-oriented technology with probability density function of chi-square distribution. This method builds vectors in feature space with spectral, texture, and spatial structure information of objects segmented based on boundaries and categories of features in vector data. By feature optimization and iterative extension to multivariate statistical analysis for change detection, change regions can be extracted. Experiments on Zhaoshu Island area show that the proposed method is highly effective and accurate in detection of change regions. 相似文献
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南海北部白云凹陷-东沙岛西南海区的浅地层探测与深水沉积特点 总被引：1，自引：0，他引：1
采用新引进的海洋深水浅层剖面仪,从珠江口外陆架进入白云凹陷-东沙岛西南海区中陆坡区,进行了浅地层探测,获得了高分辨率反射记录.分析发现,白云凹陷上陆坡段沉积连续性较好,海底反射强度侧向变化平缓,显示了比较均一的沉积底质和微弱的海底水动力条件;在白云凹陷-东沙岛西南海区中陆坡区,海底滑坡严重,局部存在强烈的、平行陆坡的海底洋流冲蚀,海底地形崎岖不平,反射强度侧向变化大,表明海底底质不均匀,海底水动力强.浅地层记录还显示中陆坡海底山丘有海底气体泄露现象,结合常规反射地震识别的海底泥底辟特征,确定海底山丘为泥火山.气体泄露和海底反射振幅的变化代表了海底浅层聚有丰富的气体以及嗜甲烷生物链活动的钙化,因而推断该区不仅是油气的聚集区,也是水合物的聚集带. 相似文献
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以内陆水体为观测目标的GF-1影像常规融合方法评价 总被引：1，自引：0，他引：1
内陆水体的研究需要遥感影像具备高空间分辨率和高光谱分辨率，这使得影像的全色（PAN）波段和多光谱（MS）波段之间的融合尤为重要。本文以钱塘江大缺口段为研究对象，采用四种常规融合方法，包括Pan Sharpening（PS）、主成分分析（PCA）、Gram Schmidt（GS）和小波分析（WF），分别对GF-1影像开展了全色波段和多光谱波段的融合方法评价。研究结果表明，GS融合后的影像效果最好，随后分别是PCA、WF和PS。由于水陆之间反射率信息获取的根本差异，大面积水体的存在会影响到融合影像保留源图像空间和光谱信息的能力。因而，在进行遥感影像融合时，融合方法的选择需要考虑影像中水域面积的分布情况。 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