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基于ETM+影像的扎龙湿地遥感分类研究 总被引：19，自引：6，他引：19
通过对扎龙湿地Landsat7 ETM 影像进行计算机自动分类的实验研究，探讨了提高湿地遥感分类精度的方法与途径。实验所采用的首先对遥感影像进行非监督分类，再利用非监督分类生成的分类模板加以修改补充后进行监督分类的方法，经过误差矩阵的精度评价，可以获得研究区湿地遥感分类较高的分类精度。利用上述分类方法对3种ETM 不同波段组合的影像进行具体的遥感分类比较研究发现，选择ETM 7、5、3影像进行分类有助于提高扎龙湿地遥感分类的精度。为了提高湿地遥感分类的精度，还必须运用人机互译判读方法。 相似文献
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ENVI遥感图像监督分类方法比较 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于遥感监督分类方法的普遍应用,本文介绍了五种常用的监督分类方法:平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法和人工神经网络分类法。就同一地区TM影像应用这五种方法进行了土地利用分类,对比分析了这五种方法的分类精度,发现人工神经网络对土地覆盖与利用的分类精度高于最大似然法,最大似然法分类精度优于平行六面体法、最小距离法和马氏距离法。所得结论对有关遥感图像分类工作具有指导和借鉴意义。 相似文献
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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
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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
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面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行. 相似文献
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ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。 相似文献
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遥感图像分类受自然环境的复杂性和实际样本数据的分布情况约束,其结果将直接影响对土地利用、覆盖情况的认知。人工免疫系统具有自学习、自组织、记忆的能力,可解决非线性分类问题中的局部极值、鲁棒性等难点。该文将人工免疫系统引入遥感图像分类领域,设计了基于克隆选择算法的遥感图像监督分类方法,并将其应用于广州市遥感影像分类。实验结果表明:与最大似然法相比,该方法具有更高的精度;同时该方法对公路、桥梁等线状城市用地较敏感,适用于快速发展的中心城市的遥感影像分类。 相似文献
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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
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基于纹理特征的高分辨率遥感图像土地利用分类研究 总被引：8，自引：0，他引：8
为了提高高分辨率遥感图像土地利用分类精度,该文以金沙江下游河谷地带SPOT 5遥感图像350×350像元作为试验区,在ERDAS IMAGINE 9.0和ENVI 4.1软件平台支持下,采用灰度共生矩阵方法提取遥感图像对比度、角二阶矩、熵、同质度等纹理指标辅助遥感图像分类,分析结果表明,相对于传统监督分类方法,基于纹理特征辅助监督分类方法总Kappa系数提高了9.15%,耕地、林地、水域、建设用地、未利用地Kappa系数分别提高了7.60%、6.17%、3.59%、15.74%和2.96%,分类结果面积准确率分别提高了3.38%、13.47%、4.65%、10.22%和1.53%,说明纹理辅助监督分类方法相对于传统监督分类方法有效提高了土地利用分类精度。 相似文献
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以大理SPOT-5 HRG影像和Landsat TM影像作为数据源,在构建标准训练样本数据集的基础上,探索训练样本对遥感影像分类的影响。选取不同训练样本数量组合,分别对监督分类中的平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然法、神经网络和支持向量机6种分类方法进行多次实验,并采用Kappa系数和总体分类精度对实验分类结果的精度进行评价。结果表明:以多次分类结果的平均值作为最终的分类结果能减小随机误差;增加训练样本数量可以减小单次分类引起的随机误差;在不同的训练样本量下,支持向量机的分类精度最高。 相似文献
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国内生态环境遥感监测的内容与方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
陈文惠 《亚热带资源与环境学报》2007,2(2):62-67
在总结大量实际工作的基础上,就区域生态环境遥感监测的指标与分类系统问题进行了探讨,提出了尽可能与现有的土地利用分类衔接,又较容易进行遥感判读和分类的土地利用分类系统;根据目前国内遥感数据获取和使用情况提出了遥感影像选择、处理以及合成的最佳方案,推荐了通过目视判读和自动分类获得土地利用状况的方法等,以期生态环境遥感监测能真正纳入环保部门常规的监测工作中. 相似文献
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在总结大量实际工作的基础上,就区域生态环境遥感监测的指标与分类系统问题进行了探讨,提出了尽可能与现有的土地利用分类衔接,又较容易进行遥感判读和分类的土地利用分类系统;根据目前国内遥感数据获取和使用情况提出了遥感影像选择、处理以及合成的最佳方案,推荐了通过目视判读和自动分类获得土地利用状况的方法等,以期生态环境遥感监测能真正纳入环保部门常规的监测工作中. 相似文献
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基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究 总被引：7，自引：1，他引：6
本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成 LST数据、1∶5万DEM数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用?齂-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。 相似文献
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“统一用地分类,系统整合土地利用现状分类、城市用地分类,形成空间规划用地分类标准”是新时期国家推进空间规划和统一规划基础的重要任务之一。在梳理总结国内外土地利用分类体系演化特点和解析中国现行土地利用分类体系存在问题的基础上,结合空间规划和不同部门对用地分类的要求,通过历史继承、部门融合和综合集成,提出既希望服务空间规划、又能满足部门行业需求的基础性土地利用分类方案。研究表明：20世纪20年代以来国内外土地利用分类体系的演化进程大致以1960年和1985年为界分为前、中、后三个不同时期;中国现行的土地利用/覆被分类体系在分类方法、分类主体、分类层级、类型构成、类型命名以及适用的数据采集方式和精度等方面存在着巨大差异,不同体系的成果数据相互之间缺乏可比性;研究建立的空间规划土地利用分类方案由7个一级类型、27个二级类型、79个三级类型构成,与中国现行的分类体系相比,该分类除了在林地三级类型、建设用地部分三级类型吸纳了现行林地分类体系和城市用地分类体系中的合理成分外,对耕地的三级类型、园地的三级类型、草地的二级和三级类型、水域的二级类型等做了重大改进和调整。 相似文献
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Classification is an important process in interpretation of synthetic aperture radar(SAR) imagery. As an advanced instrument for remote sensing, the polarimetric SAR has been applied widely in many fields. The main aim of this paper is to explore the ability of the full-polarization SAR data in classification. The study area is a part of Dunhuang, Gansu Province, China. An L-band full-polarization image of Dunhuang which includes quad-polarization modes was acquired by the ALOS-PALSAR(Advanced Land Observing Satellite–the Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar). Firstly, new characteristic information was extracted by the difference operation, ratio operation, and principal component transform based on the full-polarization(HH, HV or VH, VV) modes SAR data. Then the single-, dual-, full-polarization SAR data and new SAR characteristic information were used to analyze quantitatively the classification accuracy based on the Support Vector Machines(SVM). The results show that classification overall accuracy of single-polarization SAR data is poor, and the highest is 56.53% of VV polarization. The classification overall accuracy of dual-polarization SAR is much better than single-polarization, the highest is 74.77% of HV VV polarization data. The classification overall accuracy of full-polarization SAR is 80.21%, adding the difference characteristic information, ratio characteristic information and the first principal component(PC1) respectively, the overall accuracy increased by 3.09%, 3.38%, 4.14% respectively. When the full-polarization SAR data in combination with the all characteristic information, the classification overall accuracy reached to 91.01%. The full-polarization SAR data in combination with the band math characteristic information or the PC1 can greatly improve classification accuracy. 相似文献
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面向对象方法在SPOT5遥感图像分类中的应用--以北京市海淀区为例 总被引：30，自引：2，他引：30
SPOT5图像的空间分辨率高,局部异质性较大,采用基于像元的传统方法分类精度低,难以满足实际应用的需要。以北京市海淀区SPOT5图像为例,应用面向对象方法对其进行分类试验,并将该方法与传统基于像元方法的分类结果进行对比分析。结果表明:利用面向对象方法对SPOT5遥感图像进行分类,不仅使分类结果具有丰富的语义信息,有效抑制“椒盐现象”的发生,还可以显著提高分类精度。 相似文献
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该文介绍了一种利用计算机遥感图像解译进行资源调查的方法———斑块边界自动矢量化辅以目视栅格图像校正法。解译的主要步骤包括 :建立解译标志、影像配准、数据分析、图像增强、监督分类、目视解译修正、草图输出、实地检验、栅格转矢量、结果输出等。笔者结合案例对每一步出现的问题及其解决方法进行了探讨 ,并取得了海岸带资源遥感调查蓬莱幅的结果 相似文献
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结合多尺度纹理的高分辨率遥感影像决策树分类 总被引：9，自引：2，他引：9
地物具有多尺度特点,遥感影像包含的地物纹理信息很难用单一尺度来描述。通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类。研究结果表明:结合多尺度纹理的高分辨遥感影像决策树分类,能够更好地描述地物并有效解决光谱数据分类中存在的地物破碎问题,其分类精度为81.7%,kap-pa系数为0.78;与光谱数据分类和结合单尺度纹理数据分类结果比较,分类精度分别提高了11.2%和6%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类精度。 相似文献