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加入改进LBP纹理的高分辨率遥感图像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
高分辨率遥感图像纹理信息丰富,将其与光谱信息相结合进行地物分类可提高地物的精度。将改进的局部二值模式(LBP)纹理应用到高分辨率图像的土地覆盖分类中,并与只利用光谱信息和加入传统LBP纹理信息的分类结果相比较。结果表明:改进的LBP具有很好的抗噪性能,并能更有效地表达图像的纹理信息,加入这种纹理信息的图像分类精度明显高于纯光谱分类和加入传统LBP纹理信息的分类。 相似文献
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针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。 相似文献
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利用新疆伊犁河谷的伊宁县SPOT5遥感影像,在ERDAS IMAGINE 9.2软件平台下,通过二次变异分析算法和三次非对称分析算法提取纹理信息。基于图像的光谱特征和纹理特征进行监督分类,然后根据地物的空间分布进行"分区分类处理"。结果表明,伊宁县的总体分类精度提高了19.34%,Kappa系数提高了0.247。利用霍城县遥感图像进行分类方法验证,同样取得了较好的效果,表明该方法可在伊犁河谷土地利用分类中进行推广应用。 相似文献
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基于地物空间信息的浮动先验概率最大似然分类研究 总被引：4，自引：3，他引：4
利用遥感影像对地物进行分类识别时，既需要考虑地物波谱信息，也需要考虑其空间信息。现有遥感分类方法主要集中在利用像素的波谱信息，对各个像素进行独立分类，忽略了地物空间信息。考虑到传统最大似然分类（MLC）方法包括先验概率和条件概率密度函数两个核心环节，提出基于空间信息的浮动先验概率MLC方法，融合空间信息和波谱信息，以提高分类精度。在分析地物空间信息的基础上，总结了基于空间信息的浮动先验概率确定原则和依据，包括地物几何空间特征、情景特征、临近像素空间自相关定律、景观参数等，并设计了基于地物空间特征和临近像素空间自相关定律的浮动先验概率确定算法和分类流程。通过分类试验和误差矩阵分析，结果表明：基于空间特征和临近像素空间自相关定律的浮动先验概率MLC方法，能够融合地物的波谱信息和空间信息，克服最小距离、MLC等基于像素波谱信息的分类方法的缺点，显著提高地物分类精度。 相似文献
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全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(Support Vector Machine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。 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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提出了顾及各数据源成像模型、上下文关系模型和可靠性的基于Ｂａｙｅｓ融合分类的方法，并采用该方法对ＬａｎｄｓａｔＴＭ和航空ＳＡＲ影像进行土地利用分类试验。结果表明：同单独ＳＡＲ影像分类结果相比，融合分类法将分类精度提高了２０％。 相似文献
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CHEN Xiaoling CAI Xiaobin LI Hui 《地球空间信息科学学报》2007,10(1):37-43
The expert knowledge has been widely used to improve the remotely sensed classification accuracy. Generally, the ex-pert classification system mainly depends on DEM and some thematic maps. The spatial relationship information in pixel level was commonly introduced into the expert classification. Because the geographic objects were found spatially dependent relationship to a certain degree, the commonly used basic unit of spatial relationship information in pixel greatly limited the efficiency of spatial in-formation. A patch-based neighborhood searching algorithm was proposed to implement the expert classification. The homogene-ous spectral unit, patch, was used as the basic unit in the spatial object granularity, and different types of patches' relationship in-formation were obtained through a spatial neighborhood searching algorithm. And then the neighborhood information and DEM data were added into the expert classification system and used to modify the primitive classification errors. In this case, the classi-fication accuracies of wetland, grassland and cropland were obviously improved. In this work, water was used as base object, and different types of water extraction methods were tested to get a result in a high accuracy. 相似文献
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基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究 总被引：6，自引：0，他引：6
分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性. 相似文献
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粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。 相似文献
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基于龙岩市多时相Landsat TM/ETM+数据,应用最大似然、决策树及支持向量机分类方法对龙岩市景观类型进行分类.从3种分类方法的比较得知,支持向量机分类方法表现出较高的性能,分类精度明显高于其他的分类方法.因此选择最佳的支持向量机分类结果,并结合景观生态学方法,分析了1992-2008年龙岩市新罗区景观格局及其动态变化信息.结果表明,1992-2008年新罗区主城区农业用地大幅度降低,相应转化为建筑用地,但是却保持着良好的森林覆盖率.同时城市景观组分经历了由扩散式增长过程到粘合式集聚增长过程的转变,城市形态由不稳定形态逐步向稳定形态演化.整体上而言,城市景观呈现出破碎度变小、多样性降低和聚集度升高的发展趋势,建筑用地是龙岩市新罗区的主要景观类型. 相似文献
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针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络（LDCNN）深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法。首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提取低维网络的不同深层特征并进行不同核函数的SVM分类,找到对应的最优核函数;然后将多种最优核函数加权融合成为一个新的合成核;最后进行多核SVM分类。试验表明,本文方法不仅特征维度低,且通过多核SVM能够充分结合各层特征的优点,在两个标准数据集上均取得了99%以上的分类精度。此外,该试验还证明了本文方法具有较强的迁移学习能力。 相似文献
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Liegang Xia Jiancheng Luo Weihong Wang Zhanfeng Shen 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2014,42(3):505-515
This paper proposes an automatic framework for land cover classification. In majority of published work by various researchers so far, most of the methods need manually mark the label of land cover types. In the proposed framework, all the information, like land cover types and their features, is defined as prior knowledge achieved from land use maps, topographic data, texture data, vegetation’s growth cycle and field data. The land cover classification is treated as an automatically supervised learning procedure, which can be divided into automatic sample selection and fuzzy supervised classification. Once a series of features were extracted from multi-source datasets, spectral matching method is used to determine the degrees of membership of auto-selected pixels, which indicates the probability of the pixel to be distinguished as a specific land cover type. In order to make full use of this probability, a fuzzy support vector machine (SVM) classification method is used to handle samples with membership degrees. This method is applied to Landsat Thematic Mapper (TM) data of two areas located in Northern China. The automatic classification results are compared with visual interpretation. Experimental results show that the proposed method classifies the remote sensing data with a competitive and stable accuracy, and demonstrate that an objective land cover classification result is achievable by combining several advanced machine learning methods. 相似文献
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郭学兰;杨敏华;毛军;周秋琳 《东北测绘》2013,(4):144-146,149+152
针对高光谱影像数据具有波段众多、数据量较大的特点,本文提出了一种基于波段子集的独立分量分析(ICA)特征提取的高光谱遥感影像分类的新方法。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,根据高光谱遥感影像的相邻波段的相关性进行子空间划分,在各个波段子集上采用ICA算法进行特征提取,将各个子空间提取的特征合并组成特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类。结果表明:该方法分类精度最佳(分类精度89.04%,Kappa系数0.8605,明显优于其它特征提取方法的SVM分类,有效地提高了高光谱数据的分类精度。 相似文献