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融合时间特征的遥感影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2017,(1)
为了克服基于光谱纹理特征的影像分类法的不足,提出一种融合时间特征的遥感影像分类方法。以历史时期土地利用矢量图为辅助数据,对新时期遥感影像进行带约束的影像分割以获取像斑;采用迭代统计的方法计算新时期遥感影像的地物类别转移概率;利用地物类别转移概率表达时间特征,将其融入到像斑的后验概率中,构建顾及时间特征的像斑联合概率;依据后验概率最大原则获取影像分类结果。采用Quick Bird遥感影像进行的实验结果表明:与基于光谱纹理特征的分类方法相比,所提出的方法能够显著提高影像分类的精度,总体分类精度与kappa系数分别提高了9.8%和17.9%,验证了所提方法的可行性和可靠性。 相似文献
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为实现矢量图与遥感影像的自动变化检测,提出一种基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测方法。以旧时期矢量图为约束,对新时期遥感影像采用标记分水岭算法进行影像分割获取像斑;提取兼顾光谱特征与纹理特征的像斑直方图作为像斑的特征,利用直方图相交距离构建像斑特征距离;利用新时期像斑与旧时期同类别像斑特征距离的平均值计算像斑的异质度,采用最大熵法自动获取各地物类别的异质度阈值;通过比较像斑异质度与矢量图所在时期对应类别的异质度阈值,实现像斑的变化/未变化判别。对QuickBird遥感影像的实验验证了所提方法的有效性,变化检测正确率达到了95%。 相似文献
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利用矢量影像法进行土地利用变化自动检测 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决土地利用矢量图与遥感影像的变化检测问题,提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在QuickBird遥感影像上的试验验证了本文方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。 相似文献
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考虑时空关系的遥感影像变化检测和变化类型识别 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于时空关系的遥感影像变化检测及类型识别方法。该方法通过影像分割获取像斑,利用最大似然法(maximum likelihood method,ML)获取初始分类结果,通过地物的类别转移矩阵(class transition matrix,CTM)和类别邻接矩阵(class adjacency matrix,CAM)定量地描述各地物类别之间的时间关系和空间关系。实验结果显示,本方法优于分类后比较法。 相似文献
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针对变化检测中获取同质像斑较难的问题,提出应用矢量数据辅助分割获取同质像斑。本文提出了基于历史矢量与双时相遥感影像的变化检测方法,实验结果表明,该方法能检测出80%变化的像斑,并能同时获取变化像斑的类别,证明了该方法的有效性。 相似文献
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传统影像分类方法仅利用灰度、纹理等谱内特征,未能充分利用谱间特征,针对这一不足,本文提出一种融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对遥感影像进行变换,提取前两个主分量作为变换后的数据;通过影像分割方法获取像斑,选取训练样本像斑;利用灰度直方图与联合灰度直方图分别表达像斑的谱内特征与谱间特征,采用G统计量度量直方图距离,依据距离倒数加权计算像斑的谱内概率与谱间概率,依据加权组合谱内概率与谱间概率构建联合概率,在联合概率最大基础上获取影像分类结果。在Quick Bird遥感影像上的实验结果表明了本文方法的有效性,总体分类精度与kappa系数分别达到了90.0%和86.7%。 相似文献
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高分辨率遥感影像土地利用变化检测方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种利用高分辨率遥感影像进行土地利用变化检测的方法。以土地利用图为辅助数据,通过土地利用图和遥感影像的配准套合,获取影像像斑;同时,对遥感影像进行基于像素的监督分类,获取概略的类别图;再根据像斑内像素的类别编码完成子像斑的划分。以子像斑为影像分析的基本单位提取特征,以相关系数为相似性测度衡量不同时期子像斑的特征相似性,用ROC曲线(接受者操作特性曲线)代替经验选取的方法自动获取变化阈值,确定像斑是否发生变化。以武汉市区局部QuickBird 2002年和2005年多光谱影像、相同地区2002年1∶10 000土地利用图为实验数据进行了算法的实验,结果显示绝大部分的变化区域都可以被提取出来,实验方法可行。 相似文献