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1.
以江苏省徐州市郊区为实验区,采用Jeffries-matusita距离方法分析了CBERS-02B与资源三号卫星(ZY-3)多光谱影像的光谱可分性。采用最小距离法、最大似然法和支持向量机3种分类算法进行影像分类,以用户精度、制图精度、总分类精度和Kappa系数作为分类精度的评价指标,探讨了CBERS-02B与ZY-3多光谱影像的光谱可分性。实验表明,CBERS-02B和ZY-3多光谱影像均有利于区分农田和水体类,而对建筑物、裸地及道路的光谱可分性较弱;ZY-3影像对建筑物类的光谱可分性优于CBERS-02B影像,但对裸地及道路类的光谱可分性不及CBERS-02B影像。研究结果对于卫星传感器设计和遥感数据应用具有一定的参考价值。 相似文献
2.
针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。 相似文献
3.
胡晓梅李文楷李佳豪刘子越黄伟钧 《地理与地理信息科学》2022,(5):24-30
地理距离越相近的空间单元其相似性越高,但传统遥感影像分类常忽略像素空间坐标信息的重要性。该文提出一种将传统空谱信息与像素坐标耦合的遥感影像分类方法,为避免数据过拟合现象,采用随机森林模型对特征进行重要性评估,选取具有代表性的特征。利用不同分辨率的卫星与航空遥感影像数据,基于随机森林、支持向量机和人工神经网络3种模型对该方法进行验证,结果显示:相比传统仅使用光谱和纹理信息,耦合像素坐标信息的遥感影像分类可在一定程度上关注全局地理空间位置信息,利用地理单元越相近则性质越相似规律,提高遥感影像分类效果,在不同样本量、不同模型下的分类精度均有所提升。 相似文献
4.
基于卷积神经网络和高分辨率影像的湿地群落遥感分类——以洪河湿地为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以洪河国家级自然保护区为研究对象,应用卷积神经网络（CNN）方法进行高分辨率湿地遥感影像的分类研究,并与基于光谱支持向量机（SP-SVM）的方法和基于纹理及光谱的支持向量机（TSP-SVM）的方法进行了对比。结果显示,对于所选取的2个研究区域,CNN分类方法的全局精度高于SP-SVM方法5.61%和5%,高于TSP-SVM方法4.18%和4.15%。尤其对于部分湿地植被的分类精度明显高于SP-SVM和TSP-SVM方法。研究表明,卷积神经网络为湿地识别的精细划分提供了有利的手段。 相似文献
5.
遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例 总被引：6，自引：1，他引：5
湿地遥感分类作为湿地管理、监测与评价的重要手段,受到了广泛的关注。遗传算法(GA)借鉴了生物进化规律进行启发式搜索寻优,支持向量机(SVM)是一种新型的空间数据挖掘方法,二者相结合可以发挥各自的优势,寻找到支持向量机的全局最优参数,从而较准确地对湿地进行遥感分类。以洪河自然保护区为例,采用遗传算法优化的支持向量机方法进行了湿地遥感分类研究。同格网搜索下的支持向量机湿地遥感分类及最大似然监督分类对比,结果表明,遗传算法优化较格网搜索方式总精度提高了7.29%,较最大似然监督分类提高了12.06%,方法改善了沼泽、草地与裸地三种地物间的区分,是湿地遥感分类的有效手段。 相似文献
6.
基于高分一号影像的土地覆被分类方法初探 总被引：1，自引：0，他引：1
《干旱区地理》2016,(1)
高分一号是我国发射的第一颗高分辨率卫星,其包含地物信息较为丰富,较多的应用于土地覆被分类中,但高分影像普遍存在基于像元分类精度稍低的问题,为了提高遥感影像的分类精度,基于高分一号影像,以新疆艾比湖湿地保护区为研究样区进行土地覆被分类研究。利用灰度共生矩阵方法提取图像的纹理信息,并将结果作为参数量输入到支持向量机(SVM)分类器中,将研究结果与传统的SVM分类及最大似然分类法作对比分析可得:辅以纹理特征的SVM分类方法可更好的区分地物信息,分类精度高达93.64%;传统的SVM分类精度为92.27%;最大似然分类为87.90%;因地制宜的开展辅以纹理特征的SVM分类方法是提高土地覆被监测精度的有效手段。 相似文献
7.
面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。 相似文献
8.
多源遥感影像红树林信息提取方法比较 总被引：1，自引：0，他引：1
选取2012年2月24日的SPOT 5遥感影像和2013年12月6日的Landsat 8、"高分一号"遥感影像,应用最大似然法、支持向量机和面向对象方法提取红树林信息,并引入F值评价提取效果。研究结果表明,用最大似然法和支持向量机提取红树林信息的精度相似,与影像的特征光谱信息量相关性较强;而对于SPOT 5影像等更高分辨率遥感影像,面向对象方法降低了最大似然法和支持向量机分类的红树林斑块破碎程度,其信息提取精度与影像的空间分辨率正相关。 相似文献
9.
以洪湖为研究对象,采用分类与回归树(classification and regression trees,CART)方法,根据训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、植被指数、水体指数、纹理特征等特征变量,建立研究区湿地信息提取的决策树模型;在此基础上,探究水体透明度对水生植物遥感信息提取的影响,依据特征变量有、无水体透明度,分别建立两类决策树,即有水体透明度参与的决策树(CART 14)和无透明度参与的决策树(CART 13);在训练样本和验证数据相同的情况下,对比采用CART 14、CART 13、支持向量机(support vector machine,SVM)和最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)4种方法的分类结果的精度。研究结果表明,洪湖中水生植物覆盖面积约占洪湖湿地总面积的47%,洪湖中的水生植物以沉水植物为主;采用有水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度比采用支持向量机和最大似然分类方法的分别提高了7.78%和16.36%,Kappa系数则分别增大了0.12和0.20,无水体透明度参与的仅比有透明度参与的决策树分类结果的总体精度降低了2.77%,Kappa系数减小了0.04。水体透明度的参与能提高分类精度,而无水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度也高于其它传统方法的分类精度。因此,在实际湿地分类中,若无水体透明度数据,但决策树的辅助分类变量足够多时,无水体透明度参与的决策树也能较好地进行分类,提取水生植物信息。 相似文献
10.
以位于中国科学院内蒙古草原生态研究定位站灌丛化样地实验平台为研究区，基于低空无人机遥感影像，结合实地调查，开展草原灌丛遥感辨识方法研究。通过对灌丛、草地和裸地归一化植被指数（NDVI）的方差统计分析，确定了裸地与植被的分割阈值为-0.08，并使用该阈值提取植被覆盖区，然后分别利用面向对象的决策树（DT）、贝叶斯（Bayes）、K最邻近（KNN）、支持向量机（SVM）机器学习分类器进行灌丛辨识。研究表明：借助Estimation of Scale Parameter（ESP）最优分割尺度评价工具可以快速确定分割参数，获取灌丛、草地影像对象；利用特征空间优化工具选取了18个的对象特征，可以有效避免盲目选择而导致的计算量增大；通过对不同分类器分类结果的对比和样本数量敏感性实验得出：Bayes分类器精度稳定、无需设置参数，灌丛分类精度最高，总体精度和Kappa系数分别达到92%和0.83，结果与影像地物嵌合最好，能够精确识别单株灌丛；根据Bayes分类器分类结果统计得研究区灌丛盖度为14.74%，平均冠幅为0.6 m2，与样方调查结果基本一致。由于4种分类器的算法特征以及对训练样本数量的敏感性各不相同，因此选择合适的分类器还需根据具体影像的地物特征、空间分辨率和研究区范围来确定。 相似文献
11.
以淮河流域蚌埠段为研究区,利用2014年3景Landsat 8多光谱数据,采用支持向量机、决策树和面向对象分类方法,对研究区中的河流、湖泊、滩地和库塘(包括水田、水库、坑塘和水渠)进行遥感分类。由于各类型湿地在Landsat 8各波段影像中的光谱特征相似度较高,不利于分类,所以,在利用影像光谱数据的同时,借助于影像数据中的空间信息和温度信息,进行分类。研究结果表明,采用面向对象分类方法提取的河流、湖泊的用户精度较高;采用决策树分类方法提取的滩地、库塘的用户精度较高;采用支持向量机分类方法提取的河流、湖泊、库塘的用户精度较高,但是在河流、湖泊的分类中出现了椒盐现象,在滩地分类中出现了错分;与另两种方法相比,面向对象分类方法提取的河流或狭长湖泊末梢信息更准确。 相似文献
12.
基于多尺度层的遥感影像分类问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来,基于面向对象的遥感影像分类方法已经被广泛使用,这种方法与传统的基于像元的分类方法相比较,精度较高,是以对象作为分类的最小单元,所以,对于面向对象的分类方法其关键就是如何获取较高精度的对象,本文是在对遥感影像进行不同尺度分割的基础上,得到不同尺度的对象,然后依据对象的分割精度,选择相应尺度再进行分类。实验证明,这种方法可以有效提高遥感影像的分类精度。 相似文献
13.
提出在多维特征空间中以互信息为评价指标进行特征选择,在特征子集中应用支持向量机(SVM)分类器实现图像监督分类的方法.首先提取图像的光谱、纹理和颜色特征,得到多特征的高维特征空间,然后用最大相关和最小冗余的互信息作为评价标准,用10-fold交叉验证误差率选择特征子集,最后用基于径向基函数的SVM实现图像的分类.实验表明,该方法能明显提高图像分类的精度. 相似文献
14.
以蒙自市为研究区域,使用ISODATA法、最大似然法、支持向量机法、人工神经网络法、面向对象法共5种分类方法对蒙自市资源3号遥感图像进行分类。利用天绘一号卫星拍摄的高分辨率影像随机选取1 000个点选出真实感兴趣区作为参照,对以上5种分类结果进行精度评价,根据精度检验结果选择了精度最高的面向对象的分类方法作为本次遥感图像分类的分类器。在进一步研究面向对象的分类时,用较大的间隔确定分割尺度的最佳取值所在区间后缩小数据间隔最终确定分割尺度的最佳值,基于精度最高的尺度分割参数的分类结果确定蒙自市2016年的土地利用分类进行统计分析。 相似文献
15.
基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类——以云南省丽江市为例 总被引：5，自引：0，他引：5
土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的Landsat TM 5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0.789提高到0.849.在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。 相似文献
16.
提出一种基于支持向量机(SVM)的三维LiDar数据分类方法:利用kd-trees存储无序的点云数据,在局部邻域中利用点云数据间的几何关系估算植被表面特征值;将密度值和高程差值作为SVM输入特征变量,利用基于径向基函数的SVM方法实现植被点云数据的分类.实验结果为:OA分类精度达到94.31%,Kappa系数为89.53%.该方法操作性较强,在分类精度及计算效率方面比传统方法具有优势. 相似文献
17.
通过添加树平衡系数、设定节点不纯度和区分样本类型,对现有的随机决策树群算法进行了改进,提出了改进的随机决策树群算法.以广东省龙门县土地覆盖的ALOS遥感影像为研究对象,利用改进的随机决策树群算法对研究对象进行遥感监督分类,并将研究结果同传统的最大似然分类方法的结果进行对比,发现分类总体精度从81.46%提高至92.45%,Kappa系数达0.9091.改进的随机决策树群算法考虑了极不均衡决策树、节点不纯度和训练样本区分对随机决策过程运行效率的影响,可有效提高遥感分类效率和分类精度. 相似文献
18.
利用深度学习技术对高光谱图像进行地表覆被的精细识别与分类已取得瞩目成果.其中,A2 S2 K-ResNet方法分类精度高、综合性能稳定,但其自适应卷积核选取机制未对卷积神经网络的感受野起到实质性的优化作用,进而影响分类结果.该文提出一种面向高光谱遥感图像分类的连续空间依赖增强模块,以弥补A2 S2 K-ResNet方法的不足,并借助三维残差网络框架,形成一种全新的空—谱卷积神经网络.实验采用4组高光谱图像分类标准测试数据集,并结合3种国际通用的精度评价指标进行方法验证.定性分析结果表明,该文方法可增强空间依赖信息,有效抑制噪声现象,大幅减少分类误判现象;定量分析结果显示,相比A2 S2 K-ResNet,该文方法的分类精度更高,计算复杂度更低,且随着训练样本数量递减,其优势逐渐增大.研究结果有助于解决极少训练样本支持下的高光谱图像分类问题,并提高高光谱图像分类模型的泛化能力. 相似文献
19.
利用TM数据提取干旱区土地覆被信息的方法比较 总被引：8，自引：3，他引：5
以柴达木盆地香日德绿洲作为研究实验区,对该区域ETM遥感数据经过空间分辨率融合、主成分分析等方法进行空间信息增强及专题信息增强处理,组合最佳视觉背景图像,分别在不同背景图像上选择训练样本,利用最大似然法监督分类方法(MLC)、多空间尺度分层聚类(SSHC)和基于知识的模糊聚类方法(KFC)等分类器,分别用各自训练样本初始化各类别信息特征值,形成类别特征值模式库,分别以此为基础对待分样本进行分类,对初分类的结果经过类别合并、碎斑滤除以及重新编码赋色等分类后处理,得到最终分类结果及分类精度评价结果。从所获数据可以得出如下结论：从总体精度和Kappa值可知,SSHC和．KFC分类方法所获结果精度较高,总体精度比MLC分类结果约高于3％,SSHC之结果精度略高于KFC之结果;SSHC、KFC和MLC三种分类方法对该区域地表覆被信息的提取分类中,SSHC分类方法对耕地、石砾地、河滩和荒漠分类结果较好,KFC分类方法对耕地、沙地、河滩和荒漠分类结果较好,MLC分类方法对耕地、河滩和荒漠分类结果较好,三种分类方法对耕地、河滩和荒漠等三种地类的分类精度较高,用户精度都在80％以上,而对沙地和石砾地的分类结果其用户精度大都低于80％。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像的城市典型乔木树种分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《地理与地理信息科学》2016,(1)
为探索高分辨率遥感影像对城市复杂环境优势乔木树种分类的有效性,采用面向对象分类方法,基于WorldView-2影像对首都师范大学及周边地区(CNU)、北京师范大学及周边地区(BNU)两个研究区进行优势乔木树种(泡桐、法国梧桐、杨树、国槐、银杏)分类。首先对WorldView-2影像进行分割,获得树冠区域及其49个属性特征,包括31个光谱属性和18个纹理属性;随后利用随机森林RF与支持向量机SVM两种分类算法对树冠区域进行分类。CNU研究区SVM与RF总体分类精度分别为86.5%、75.8%,Kappa系数为0.801、0.648;BNU研究区SVM与RF总体分类精度分别为66.9%、65.3%,Kappa系数为0.541、0.520。实验表明WorldView-2影像能有效实现城市非阴影区域优势乔木树种分类,但异质性较高、树种分布分散的区域分类精度低于异质性较小、树种分布密集的区域;WorldView-2影像的4个新增波段尤其是红边波段的派生属性在分类过程中所占权重值较高。 相似文献