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在ERDAS软件支持下,对ETM遥感影像数据的TM1—TM5,TM7与其全色波段TM8进行小波变换融合,对融合后的影像采用混合分类方法进行土地利用分类。并对其分类结果进行评价,总体精度达到95.43%,研究结果表明此方法可行有效。 相似文献
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西昆仑山崇测冰川区多源遥感影像的冰川信息提取方法研究 总被引：2，自引：2，他引：0
冰雪独有的性质与特性使得基于遥感影像对其进行信息提取成为可能,如何进行精准的冰雪信息提取是冰雪时空变化研究的关键和基本要求。利用多源遥感影像（TM、IRS-P5和SAR）对西昆仑山崇测冰川区的冰川进行信息提取,采用不同分类方法和数据融合方法,分别针对光学影像和微波影像进行处理,提取冰川信息并进行比较分析。结果表明：面向对象分类方法是最优的冰川信息提取方法;图像融合处理有助于提高冰川信息的提取精度,特别是多光谱和高分辨率图像融合后再分类,提取效果更为理想。 相似文献
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在ERDAS软件支持下，对ETM遥感影像数据的TM1-TM5，TM7与其全色波段TM8进行融合，采用主成分、乘积法、Brovey转换三种融合方法，重采样方法分别为邻域法、立方卷积法及双线性内插法。采用相同的训练样本区及最大似然法分类方法，对融合产生的9幅影像及未融合影像进行土地覆盖分类，通过对分类影像的Producers Accuracy，Users Accuracy，Kappa三者的精度数据和地物波谱信息的对比分析，在总体上，上述的影像融合方法对提高土地覆盖分类的精度不明显，但就某些地物类型来说，还是值得采用的；三种融合方法和三种重采样方式它们之问相比较而言，乘积法融合法和立方卷积重采样法相对较为可取。 相似文献
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面向对象的遥感图像分类方法研究 总被引：5，自引：2，他引：3
影响遥感图像分类效果的主要因素之一是空间分辨率。通过融合多分辨率遥感图像,引入面向对象的思想,有效地克服了多光谱图像空间分辨率低的问题。该方法由图像分割和分类等一系列技术组成,首先用基于区域分割法则对正射校正SPOT图像进行分割,然后把它作为参考用最大似然法分类器和其他一些经验规则对TM图像进行分类。对土地覆盖图分类进行精度测试,取得了良好的应用效果。 相似文献
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通过对江苏海岸带TM影像进行计算机自动分类与人工解译相结合的分类研究,探讨了提高海岸带湿地分类精度与效率的方法与途径。先采用分区分层分类的方法依据海岸线将本研究区分为陆地和海滩两部分。对于陆地部分,对基础分类影像经过非监督分类和光谱聚类处理后,获得分类模板,利用此模板对基础分类影像进行监督分类,对于海滩部分依据平均高潮位线、中潮位线、NDVI对影像进行分层分类,在分类的过程中运用了人机互译判读方法。结果精度评价表明该方法能明显提高海岸带湿地的分类精度。最后,基于VB和MO控件开发了江苏海岸带湿地GIS系统。 相似文献
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遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机（extreme learning machine,ELM）以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用训练速度快、运算量小的极限学习机算法与支持向量机（support vector machines,SVM）算法和最大似然法进行分类对比,对高分辨率遥感图像进行分类,分析极限学习机算法对于遥感图像分类的准确度等性能。选取吉林省长春市部分区域的GF-2遥感数据,将融合后的影像设置为原始数据,利用3种方法进行分类。研究结果表明,极限学习机算法分类图像总体分类精度达到85%以上,kappa系数达到0.718,与其他分类方法相比分类准确度较高,且极限学习机运行时间比支持向量机运行时间约短2 480 s,约为支持向量机运行时间的1/8,因此具有良好的性能和实用价值。 相似文献
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面向对象的喀斯特地区土地利用遥感分类信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的面向像元分类方法虽然对光谱差异较为明显的遥感影像信息提取具有较好的效果,但会不可避免地产生“椒盐现象”,同时对纹理和形状信息不能充分应用,造成了大量信息损失。为了提高喀斯特地区土地利用遥感信息提取的精度,本文采用面向对象的分类方法,对贵州省毕节地区开展了土地利用遥感信息自动提取研究。首先对该地区Landsat-5 TM影像进行多尺度分割,形成影像对象层,然后综合应用基于知识决策树分类和基于样本的最邻近分类等技术对喀斯特地区进行遥感解译。结果表明,面向对象分类技术能较好地对喀斯特地区土地利用信息进行提取,同时避免了“椒盐现象”的产生,经野外采集样点数据验证,一级类分类精度为91.7 %,二级类分类精度为89.4 %,表明该方法在贵州省毕节地区应用效果良好。 相似文献
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面向对象的喀斯特地区石漠化遥感信息提取研究——以贵州省大方地区为例 总被引：1，自引：1，他引：0
针对现有基于像素的监督和非监督分类方法在地质环境复杂、地形起伏较大、阴影明显的喀斯特石漠化地区难以满足石漠化信息提取精度要求的问题,采用基于纹理特征数据和地形数据辅助面向对象方法进行喀斯特地区石漠化信息的提取。该方法首先依据石漠化分布在TM/ETM+影像面积大小不均匀的特征,利用纹理和地形因子计算最优分割参数进行多尺度分割;然后根据植被覆盖率、岩石裸露率以及坡度因子构建石漠化分级指标;最后参照石漠化分级标准、光谱信息以及纹理特征等建立的分类规则提取喀斯特地区石漠化信息。选取贵州省石漠化严重的大方县时序TM/ETM+影像进行石漠化信息提取试验,结果表明:与基于像素的监督分类和非监督分类方法相比,基于面向对象的分类可以有效地减少因复杂地形导致石漠化信息提取结果"椒盐化"现象,提取精度明显优于基于像素的监督分类和非监督分类方法。 相似文献
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卫星遥感TM及SAR数据用于山区构造格局分析——以西藏墨脱地区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
西藏墨脱地区山高路险，植被覆盖严重。区域地质调查中卫星遥感TM和SPOT光学图像受到植被干扰，地质构造露头不清；而微波侧视雷达图像（SAR）由于受到高山地形影响，信号遮蔽，控制点的精确选取和遥感地质解译也十分困难。研究中采用DEM（数字高程模型）模拟SAR图像的方法，利用模拟SAR图像对原始雷达图像进行控制点选取和影像正射校正，通过TM图像和SAR图像的正射影像处理以及二者的影像数据融合，并利用DEM进行三维构像，最大限度地发挥了TM图像和SAR图像的影响优及二者的影像数据融合，并利用DEM进行三维构像，最大限度地发挥了TM图像和SAR图像的影像优势，用于测区区域地质和构造解译，取得了较好效果。 相似文献
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介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合，并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较，融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。 相似文献
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以高空间分辨率、高光谱分辨率CASI航空遥感数据作为采样带,对黑河中游绿洲灌溉区土地覆盖和农作物种植结构空间格局进行遥感监测。设计了分层分类方法,综合采用基于像素和基于对象的2种遥感图像分类方法对航空样带区域进行土地覆盖制图。根据实地土地覆盖类型调查与目视解译,对样带土地覆盖和农作物种植结构的分类结果进行精度评价,总体分类精度为84.2%,Kappa系数为0.793。与样带区域2007年Landsat TM/ETM+土地覆盖产品相比,高分辨率CASI航空数据能够对树木、草地与农作物类别进行有效监测。监测结果表明,中游绿洲灌溉区内接近59.1%的地区为裸地与建筑用地;植被覆盖区域占39.8%,其中,农田34.9%,树木5.3%,草地仅有0.1%;而在农田区域中玉米为大宗作物,分类成数占96.1%。研究结果表明高质量与高分辨率的航空遥感数据能够实现对流域下垫面异质性进行有效监测,为生态—水文过程研究提供高分辨率的下垫面类型信息。 相似文献
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基于灰度共生矩阵的图像纹理特征地物分类应用 总被引：9，自引：0，他引：9
针对传统遥感影像分类方法的分类精度不高,在分析图像的光谱信息的基础上,对基于灰度共生矩阵的纹理特征在地物分类中的应用进行了研究.本研究利用原始图像进行主成分分析后的前两个主成分,经过编程运算,提取了基于灰度共生矩阵方法的不同测度的纹理特征,将提取的纹理特征作为新的波段,与原始波段进行组合,再对组合图像进行监督分类,探索... 相似文献
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基于CBERS的喀斯特山区土地利用专题信息提取方法研究——以贵州省都匀市为例 总被引：4，自引：0，他引：4
以“ 3S”技术为技术背景,以遥感数字图像处理技术为主要技术支持,以中巴地球资源卫星CBERS和美国La ndsat- 7 TM 影像为遥感数据源,探索CBERS数据在喀斯特山区的土地利用遥感解译中最理想的图像处理方法及分类方法,对比研究CBERS和TM 在喀斯特地区土地利用分类实验中的各自优势。通过多次遥感图像处理技术实验与分析,摸索出了利用数学建模解决CBERS在喀斯特山区水体与阴影的混分问题以及建设用地与旱地、水田的混分问题的新方法,并以基于最佳指数波段选择法推算出了431波段为喀斯特地区土地利用分类的最佳波段组合。实验证明,中巴资源卫星影像较好地实现喀斯特地区大比例尺土地利用分类,完全可以替代国外遥感影像TM而运用于喀斯特山区土地利用调查中。 相似文献
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以深圳市东部滨海地区为试验区,对2004年11月21日ASTER遥感数据进行辐射和几何精校正处理,实地建立分类样地;根据多边形样地矢量数据计算分析12类地物在ASTER各波段光谱反射图和分类叠合图,同时进行植被指数和短波红外5个波段主成分分析;结合GIS并利用ASTER光谱波段、第一主成分、植被指数、立体像对生成的地形因子建立土地利用分类决策树表;再根据决策树表对ASTER影像进行土地利用分类。经验证,分类结果总体精度达到85.1%。应用效果表明,利用ASTER数据进行土地现状资源调查具有很好的性价比,能够满足土地利用现状调查的准确度和精度。 相似文献
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基于TM影像的抚州地区土地利用/覆盖动态监测及分析 总被引：6，自引：0，他引：6
以1988年和2000年遥感影像为数据源，在ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件的支持下，获取了抚州地区两期土地利用／覆盖结果分类图。在此过程中确定了抚州地区土地利用／覆盖分类体系和遥感影像解译标志。通过计算机自动分类和分类后人工解译纠错相结合的图像分类提取方案，提高了图像分类提取的效率和精度。动态监测结果表明，从1988～2000年，面积减少的地类为耕地和林地，面积增加的地类为园地、居民点及工矿用地、水域和未利用土地，并对其变化结果进行了分析。 相似文献
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浅谈遥感图像监督分类与非监督分类 总被引：5，自引：0，他引：5
从遥感图象分类原理、分类过程、分类方法等来探讨监督分类与非监督分类方法的区别与联系,并通过ERDASIMAGINE对四川省某县TM图像进行监督分类和非监督分类的比较。 相似文献