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面向对象的LiDAR数据多特征融合分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对单源遥感数据分类精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的面向对象分类方法.该方法利用LiDAR点云数据的高程信息,并融合地物粗糙度特征,以及航空影像的地物光谱、形状和上下文信息等多种特征,再基于SVM分类器构建面向对象的分类方法,以提高城区环境下遥感数据分类的可靠性.试验表明,该方法可有效地提高城区地物的分类精度,且分类结果更符合人的视觉认知规律. 相似文献
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结合nDSM的高分辨率遥感影像深度学习分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像因其地物类内差异大、光谱信息相对欠缺导致现有影像分类方法存在错分现象较多、地物边界残缺不完整等问题，本文提出了一种归一化数字表面模型（nDSM）约束的高分辨率遥感影像深度学习分类方法。首先，将nDSM数据作为附加波段叠加在遥感影像上并获取训练样本；然后，利用优化的U-Net网络进行模型训练得到最优模型；最后，利用最优模型对附加了nDSM波段的遥感影像进行地物分类。试验结果表明，本文方法引入nDSM数据用于U-Net模型训练和分类，可有效提高影像分类精度，得到更加真实可靠的分类结果。 相似文献
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基于RS与GIS技术的土地利用变更图斑自动识别方法,即"以遥感正射影像图为基础,以地理信息和地物反射光谱为判别依据"的变更信息识别方法,能够尽量避免传统利用遥感影像分类技术进行地物变更识别存在的不足。本文通过对距离算法的改良,有效利用遥感数据的实时性和丰富性,在地理信息系统的支持下,提高了对地物变更地块的识别精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(6)
提出了一种遥感影像非监督分类的新方法GMM-UC。该方法以有限混合密度理论为基础,认为遥感数据由有限个子高斯分布以一定比例"混合"而成,通过改进EM算法自动确定子高斯分布及其参数,再从中"还原"出各个地物类(各子高斯分别对应一类地物)。实验结果表明,该方法获得了较好的分类效果,一定程度上避免了传统非监督分类方法的缺陷,扩大了非监督方法的应用范围。 相似文献
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基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集（WashingtonD.C.数据）验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。 相似文献
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针对传统遥感影像提取方法中仅使用光谱像元信息的缺陷,本文使用Landsat 8遥感影像数据,探究面对地形复杂区域进行多种地物信息提取充分挖掘影像隐性信息的情况,使用面向对象的分类方法实现地物信息提取.结果 表明该方法分类精度较传统监督分类有所提高,且符合人类认识客观事物的思维模式,对于准确提取地物信息、提高提取精度具有很大帮助. 相似文献
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遥感影像计算机自动分类技术的基本原理,是根据地物类别在遥感影像上反映出来的光谱、纹理和时相等特征而对地物进行分类的,并在影像上确定每一地物类别的平面分布。以光谱特征为基础的模式识别方法,是当前遥感应用中最常见的计算机自动分类方法,它是根据不同地物类别的不同反射光谱特性、以地物影像光谱特征的相似性作为判别 相似文献
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高鲜 《测绘与空间地理信息》2016,(5):129-131
遥感影像的解译精度受客观因素和主观因素的影响,各种不同解译方法的分类结果精度不一样,并且不同解译方法所适用的地物类型不相同。本文以咸阳市长武县的快鸟遥感影像数据源,运用不同的分类方法,对遥感数据进行解译,并对解译结果进行分析,评价不同解译方法的精度及所适用的地物类型。结果表明,决策树分类方法较适合农地分类。 相似文献
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利用卫星遥感数据提取地物信息,已成为遥感观测地物的一种重要手段.但在地物信息提取时由于多种因素的干扰,导致部分地物信息丢失.如何解译出地物的细部信息成为遥感信息提取的关键.利用Landsat7遥感数据为例,探讨了提取水体专题信息的方法,通过对遥感影像进行最佳波段组合、色彩变换、分类后对水体信息进行提取,效果较好. 相似文献
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当前,随着遥感影像数据来源越来越丰富,且分辨率越来越高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,提出了一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法。在对象获取和多种特征提取的基础上,利用SVM对高维数据分类的优异特性,将基于SVM的二类分类方法与对象级变化检测有机结合,提高了多源遥感影像变化检测的精度和可靠性。结合人工目视判读,设计了一种面向地物的指标计算方法。实验采用多源多时相的遥感影像进行,并对不同地物变化检测的精度进行统计,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出了一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化的对象级分类。实验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。 相似文献
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遥感图像分类是从复杂的地物类型中提取有效类别信息的过程。在研究区地物类型较为复杂的情况下,借助计算机对遥感数据进行类别预测可以提高分类效率和准确率。本文基于Weka平台,利用决策树C4.5算法构造分类模型,进而对未知类别数据进行预测。实验分析表明,基于Weka平台利用决策树C4.5算法对遥感图像分类是可行且有效的,且分类精度较高。 相似文献
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基于多尺度纹理和光谱信息的SVM分类研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于单尺度纹理和光谱信息的地物分类较难取得理想效果,本文结合多尺度纹理与光谱信息,运用SVM分类方法,对IKONOS遥感影像进行分类。结果表明:结合多尺度纹理和光谱信息的SVM高分辨率遥感影像分类,能够更好地描述地物,分类总体精度达到83.9%,与基于光谱信息的最大似然法和基于单尺度纹理和光谱信息的SVM分类方法比较,分类精度分别提高了13.8%和4.9%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类正确率。 相似文献
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陈军 《武汉大学学报(信息科学版)》1984,(1)
本文着重介绍在遥感影象分类中应用数字地面模型(DTM)改正地物反射光谱中地形影响的方法和试验。笔者选择了位于湖北和江西两省交界处的九宫山地区做为试验区域。试验结果表明,在山地区,单纯利用原始Landsat MSS影象分类,效果很差;采用辐射校正分类法和附有太阳入射角数据的MSS影象分类方法,都能够不同程度地改正地形对地物反射光谱的影响,从而提高了Landsat—2 MSS影象的分类精度。其中附有太阳入射角数据的MSS影象分类精度达到70.4％。 相似文献
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利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题，提出了一种利用OpenStreetMap （OSM）数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同，该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先，基于OSM数据提供的地物类别和位置信息进行样本标注，为了降低OSM数据中少量错误信息对分类结果的影响，采用聚类分析的方法对样本进行提纯；其次，使用形态学轮廓来提取影像的结构特征，挖掘高分辨率遥感影像丰富的空间信息，与光谱特征相叠加并输入分类器进行分类。试验证明，本文提出的方法能够有效避免人工样本标注所需要的人力物力；同时，联合影像的光谱空间特征能够更好地描述地物特性，得到较高的分类精度。 相似文献
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监督分类和目视修改相结合在高分辨率遥感影像中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
用计算机对遥感影像进行地物类型识别是遥感数字图像处理的一个重要内容，传统的地物分类一般采用MSS、TM和Spot等遥感影像作为数据源。与MSS、TM和Spot等传统遥感影像相比，QuickBird等高分辨率影像数据量大，混合像元减少、地物信息增大，能够被应用于土地分类。在监督分类中，对于达不到精度要求的模板，通常采用重新选择训练区的方法来进行修正，而本文采用目视修改的方法来对监督分类进行补充。本文方法可以改正初次分类中的误分、混分地物，使其归到正确的地物分类中，显著提高了土地分类的精度。为了验证算法的有效性，利用ERDASIMAGING遥感图像处理软件进行实验和精度评价。实验结果表明，监督分类和目视修改相结合的地物分类方法可以显著提高图像的分类精度。 相似文献