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基于C4.5算法的遥感影像分类 总被引：2，自引：2，他引：0
随着城市化进程的加快,湿地对整个生态系统的可持续发展具有重要的意义。以洪泽湖湿地为研究区,集合TM影像的光谱信息和纹理信息构建空间数据库,获取训练样本,并从训练样本集中获取分类规则;然后利用C4.5算法构建决策树,并基于知识规则推理得到遥感影像分类结果;最后将分类结果与传统的最大似然法进行比较分析。实验表明,基于C4.5算法得到的分类结果的分类总精度为91.9701%,其分类总精度结果明显高于传统的最大似然法的80.0885%;同样,前者的分类结果的Kappa系数为0.900 3,也远远高于最大似然法的0.746 5。 相似文献
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针对遥感图像监督分类方法适用范围不同且分类机制各有优劣的特点,本文提出将最大似然法与最小距离法结合的监督分类法。对eTM 影像进行分类,结果表明,与单一分类器的分类结果相比,分类器结合的监督分类技术能有效提高遥感图像专题信息提取的精度。 相似文献
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典型湿地类型分类对于湿地生态环境保护和生态环境建设具有重要意义。本研究以高分一号宽幅多光谱影像数据作为数据源,以鄱阳湖典型湿地作为研究对象,进行典型湿地类型分类。研究采用主成分分析、归一化植被指数、比值植被指数和归一化差异水体指数等方法对不同湿地类型进行光谱特征分析,结果表明:高分一号宽幅多光谱影像反演的归一化植被指数和归一化水体指数能够较好地区分水体、泥滩、挺水植物和湿生植物等常见湿地类型。通过归一化植被指数将湿地类型分为植被和非植被,归一化差异水体指数将植被类型进一步分为挺水植物和湿生植物,将非植被分为水体和泥滩。构建决策树对典型湿地类型进行自动分类,经过精度评价和分析验证,该方法针对高分一号宽幅数据进行典型湿地分类总体精度能够达到82.28%,Kappa系数0.7346,优于常规的监督分类和非监督分类。 相似文献
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运用K-L变换和NDBI(Normalized Difference Barren Index)指数法,对试验区--沧州市及其周边地区的ASTER遥感影像进行处理,然后分别对两种方法处理后的图像采用最小距离法监督分类,提取城市用地信息,并对分类后的图像进行对比,结果表明:NDBI指数法对城市用地信息提取的效果较好. 相似文献
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GF-1卫星影像水体信息提取方法的适用性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2015,(4)
针对GF-1卫星影像数据的特点,分别采用归一化差分水体指数(nomalized difference water index,NDWI)阈值法、支持向量机(support vector machine,SVM)和面向对象等方法对鄱阳湖区的GF-1影像进行水体信息提取实验,并根据提取结果分析和比较各种方法的优势与不足。选取2块不同尺度和不同复杂度的代表性区域,以人工解译的水体信息为真值,进行漏提率、误提率和提取精度的统计。结果表明:3种方法在2个区域的提取精度都较高,其中,SVM法的提取精度最高(2个区域的提取精度分别为99.474 2%,98.099 3%),面向对象法的提取精度次之(99.316 4%,97.877 9%),NDWI阈值法的提取精度相对最低(99.145 6%,97.590 0%)。 相似文献
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基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随机森林(Random Forests)是一种最有效的分类方法之一。现阶段,它吸引了来自不同领域的研究人员,被广泛应用到不同的学科领域之中。本文采用TM影像,运用随机森林算法,对洪河湿地影像进行分类,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)和CART(Classification And Regression Tree)算法对比。结果表明,基于RF算法的分类结果的总精度和Kappa系数分别为88.31%和0.82,较MLC和CART分类方法有明显提高。从而证明RF算法可以提高遥感影像的分类精度,并可应用在湿地信息的提取研究中。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1):92-98
针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、养殖物作为为分类对象,采用主成分变换筛选信息量大,较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明:将纹理特征应用于浮筏养殖物信息提取方法中,可以提高养殖物分类精度,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了3%～5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。 相似文献
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遥感组合指数与不同分类技术结合提取农业用地方法 总被引：1，自引：0，他引：1
多光谱遥感影像因具有丰富的波谱信息,提高了地表覆盖的辨识能力,利用遥感数据高精度自动提取专题信息是目前研究的热点和难点。本文以北京市ASTER影像为例,通过对城市生态环境中土地类型及其光谱特征规律分析,组合归一化差异植被指数、修正归一化差异水体指数和归一化差异建筑指数三种指数,制作组合指数新影像。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法进行农业用地信息提取,同时将该方法分别与基于原始影像、组合指数影像的最大似然及支持向量机的分类方法进行对比分析。实验结果表明:组合归一化差异指数影像压缩了数据维数,降低了覆盖地物相关性,易于农业用地信息提取。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法精度达95.701%。 相似文献
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针对土地利用遥感分类方法多样、分类精度高低不一等问题,该文以土地利用变化明显的唐山市路南区、路北区为研究区域,并以中分遥感影像Landsat 8OLI为信息源,在对地类样本进行可分离性分析的基础上,建立研究区土地利用分层分类体系。通过监督分类实验,选择分类效果最好、分类精度最高的最大似然分类器进行地类初分;通过绘制归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、两指数差值(NDVI-NDBI)的曲线及地类光谱特征曲线,建立决策树分类规则,进行地类再分。该方法可以较好地完成多种土地利用二级地类的划分,有助于提高中分影像土地利用分类效率。 相似文献
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基于高分一号(GF-1)遥感影像,利用人工神经网络方法对新疆和田洛浦县沙漠边缘村庄周围的防沙带进行识别,并与目视解译的防沙带结果进行对比,验证识别精度。将人工神经网络方法的识别结果与传统的最大似然法进行对比分析,并利用图像识别领域中的准确率、召回率和F值3个指标对两种方法进行精度评价。结果表明,人工神经网络方法识别防沙带的准确率为79%、召回率为83%、F值为81%,最大似然法的准确率为74%、召回率为82%、F值为78%,人工神经网络方法的3个评价指标均高于最大似然法。 相似文献