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基于分形和灰度共生矩阵纹理特征的种植型药用植物遥感分类 总被引：6，自引：1，他引：5
遥感技术应用已成为中国中药资源普查的一个重要探索方向。以红花(Carthams Tinctorius L.)为种植型药用植物实验样本品种,分别基于分形理论和灰度共生矩阵(GLCM)两种方法提取不同的纹理特征,结合光谱信息对资源三号卫星(ZY-3)影像进行最大似然方法的监督分类,对比分析分类效果和精度评价。结果显示:加入纹理特征后,总体分类精度提高了0.49%—5.31%,Kappa系数提高了0.01—0.07,结合基于双毯法的分形纹理较GLCM纹理分类总体效果提高至少两倍,其中在Matlab环境下,使用5×5滑动窗口提取的分形纹理特征的分类效果最显著,总体分类精度提高了5.31%,Kappa系数提高了0.07。对于红花分类精度,引入分形纹理特征的分类精度提高到了100%,识别的红花样地效果最完整,破碎程度最小,与其他类别区分度最高;而引入GLCM的分类精度却降低了0.55%—1.28%,可见采用分形理论比采用GLCM提取纹理特征能够更加有效地辅助ZY-3影像识别种植型药用植物。 相似文献
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建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取。本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达92%,提取效果明显得到了优化。 相似文献
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快速、准确地获取溢油污染信息,对海洋的动态监测、保护和可持续利用具有重要意义。环境与灾害监测预报小卫星星座一号(HJ–1)是我国针对生态环境污染和灾害监测发射的新型卫星平台,但HJ–1 CCD多光谱数据的光谱波段较少,仅依赖光谱信息获取海面溢油范围的精度较低。因此,以墨西哥湾溢油事件为研究对象,在分析不同地物光谱特征的基础上,采用灰度共生矩阵,选择合适的纹理结构因子,提取HJ–1 CCD图像中影响溢油识别的地物纹理特征;建立光谱特征和纹理特征相结合的决策树模型,提取海面溢油信息,并与只考虑光谱信息的传统分类方法进行精度对比。结果表明,与最大似然分类法相比,决策树方法的油膜提取用户精度和制图精度分别提高了11.85%和4.28%。 相似文献
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基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究 总被引：7，自引：0，他引：7
在遥感影像分类的过程中非光谱特征起着重要的辅助作用。纹理特征作为一种重要的非光谱特征对于遥感影像分类精度的提高也有很重要的作用。本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方法,对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验,证明了灰度共生矩阵提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。 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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针对基于地物光谱统计特征的建筑物提取方法由于存在较大的同物异谱现象导致提取结果不满足要求的问题,该文提出了一种基于形态学建筑物指数并顾及纹理特征的遥感提取方法。该方法综合考虑传统民居在高分辨率遥感影像上的光谱、形态和纹理特征,首先利用形态学建筑物指数法提取建筑,并使用最小矩形长宽比和像元个数区分道路和零星地物,而后利用Contourlet变换和谱直方图相似性计算进行纹理甄别,实现传统民居的遥感识别和提取。为了验证该方法,选取湖南省常宁市庙前镇中田村QuickBird影像进行试验,结果表明该方法能够获得较高精度的提取结果,整体精度为71.54%,影响提取精度的关键原因为损毁严重的建筑物光谱特征与目标图像纹理相差较大。 相似文献
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汶川地震房屋倒塌的遥感监测与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
地震灾害中房屋倒塌受害程度表征了地震作用下地面运动的强度大小以及地震灾害造成的人员经济损失状况。2008-05-12汶川大地震震级高达八级,最大烈度接近极限达11(Ⅺ)度,波及区域范围广,造成大面积房屋倒塌。利用航空高分辨率光学遥感图像,基于房屋倒塌的图像目视判读及插值方法获取了大面积受灾区房屋倒塌灾情信息,结合灾区地震烈度和地震地表破裂带相关数据对房屋倒塌受害程度的空间变化特征进行了分析与评价。判明在汶川地震灾区房屋普遍受害,其中以汶川县房屋倒塌受害最重,其次是绵竹市、什邡市、彭州市。房倒率与地震烈度成线性对应关系,房屋倒塌严重区沿龙门山断裂呈西南-东北向分布。 相似文献
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以高空间分辨率遥感影像为研究对象,将纹理特征与影像的光谱特征结合起来,用于地表覆盖类型分类。设计了一种基于傅里叶谱纹理的分类策略,对主成分分析后的第1、2主分量特征影像,利用径向谱（r-spectrum）提取纹理特征,并将纹理与光谱特征结合起来,构建了不同的分类特征用于支持向量机分类模型。以Salinas数据集和QuickBird影像为例,验证该算法。结果表明,纹理与光谱信息的结合可以明显提高高分辨率遥感影像的分类精度;由傅里叶径向谱提取的纹理特征可以很好的应用到高分辨率遥感影像的分类问题中,分类精度高于基于傅里叶总能量谱和灰度共生矩阵的分类精度;利用该算法对PCA变换后的第1和第2分量提取的纹理特征具有一定的互补性,并且结合多特征图像的纹理特征提取优于单特征图像的纹理特征提取。 相似文献
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苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。 相似文献
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Milad Janalipour 《International Journal of Digital Earth》2018,11(12):1241-1268
Building damage maps after disasters can help us to better manage the rescue operations. Researchers have used Light Detection and Ranging (LiDAR) data for extracting the building damage maps. For producing building damage maps from LiDAR data in a rapid manner, it is necessary to understand the effectiveness of features and classifiers. However, there is no comprehensive study on the performance of features and classifiers in identifying damaged areas. In this study, the effectiveness of three texture extraction methods and three fuzzy systems for producing the building damage maps was investigated. In the proposed method, at first, a pre-processing stage was utilized to apply essential processes on post-event LiDAR data. Second, textural features were extracted from the pre-processed LiDAR data. Third, fuzzy inference systems were generated to make a relation between the extracted textural features of buildings and their damage extents. The proposed method was tested across three areas over the 2010 Haiti earthquake. Three building damage maps with overall accuracies of 75.0%, 78.1% and 61.4% were achieved. Based on outcomes, the fuzzy inference systems were stronger than random forest, bagging, boosting and support vector machine classifiers for detecting damaged buildings. 相似文献
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地震发生后，利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测，有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上，提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息；然后对梯度图像进行局部空间统计，统计各建筑物屋顶内部梯度的空间相关性，得到初步损毁检测结果；最后，在先验知识的指导下进行极小值分析和阴影检测，进一步修正建筑物损毁检测结果。分别以玉树地震后的Quickbird卫星遥感图像和盈江地震后的光学航空图像为例进行实验，结果表明，利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法效果优于传统损毁检测方法，总体精度达到80%以上，能够有效检测损毁建筑物。 相似文献
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M. Izadi A. Mohammadzadeh A. Haghighattalab 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(6):965-977
Tracking damaged roads and damage level assessment after earthquake is vital in finding optimal paths and conducting rescue missions. In this study, a new approach is proposed for the semi-automatic detection and assessment of damaged roads in urban areas using pre-event vector map and both pre and post-earthquake QuickBird images. In this research, damage is defined as debris of damaged buildings, presence of parked cars and collapsed limbs of trees on the road surface. Various texture and spectral features are considered and a genetic algorithm is used to find the optimal features. Subsequently, a support vector machine classification is applied to the optimal features to detect damages. The proposed method was tested on QuickBird pan-sharpened images from the Bam earthquake and the results indicate that an overall accuracy of 93% and a kappa coefficient of 0.91 were achieved for the damage detection step. Finally, an appropriate fuzzy inference system (FIS) and also an “Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System” are proposed for the road damage level assessment. These results show that ANFIS has achieved overall accuracy of 94% in comparison with 88% of FIS. The obtained results indicate the efficiency and accuracy of the Neuro-Fuzzy systems for road damage assessment. 相似文献
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Hamid Reza Ranjbar Alireza A. Ardalan Hamid Dehghani Mohammad Reza Saradjian 《国际地球制图》2018,33(8):791-809
A spatial index using fuzzy hierarchical analysis (FAHP) is proposed in this study for prioritizing damaged buildings in the allocation of search and rescue operations after the earthquake disaster. The relevant prioritization criteria have been identified through literature review and interviews with 22 relief managers; the relative importance of these criteria and sub criteria has been computed using the FAHP method. The GIS layers equivalent to the selected criteria were prepared and integrated with one another after normalization in the GIS platform. The proposed method to prioritize the damaged buildings was implemented in the city of Varzeghan in the East Azerbaijan province of Iran. The obtained priority map, with five prioritization classes, is presented. Single-parameter sensitivity analysis method identifies the criteria ‘hazardous facilities’, ‘degree of building blockage’ and ‘chance of survival’ as the most effective criteria for prioritizing damaged buildings. 相似文献
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利用灰度共生矩阵纹理特征识别空心村损毁建筑物的方法 总被引：3，自引：0，他引：3
从无人机影像上快速识别空心村损毁建筑物,不仅能精确掌握损毁建筑物的位置分布,还能为实地调研提供指导材料。本文首先在试验区范围内获取建筑物影像,并对这些建筑物逐一标记。然后以单个建筑物为对象,计算纹理特征参数和光谱特征参数,选取与损毁程度正相关的参数标准化后组成特征参数向量,根据向量的可视化结果获取损毁建筑物的分布、损毁程度等信息。试验结果表明,该方法能实现从无人机影像上识别出损毁建筑物,并能对建筑物的损毁程度得到初步认识,可以有效实现高分辨率影像中空心村损毁建筑物的识别。 相似文献
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Accurately obtaining the structures and damage types of buildings in earthquake stricken areas is fundamental to supporting rescue forces and estimating economic losses and casualties. As the stricken areas are often much larger than the areas covered by very high resolution (VHR) images, the information obtained from VHR images cannot satisfy practical needs. This study developed a method for estimating the structures and types of damaged buildings by combining VHR images, statistics and ground survey data. First, the rates of damaged buildings with different structures and damage types were manually interpreted from VHR images covering a small part of the stricken area, and further corrected by ground survey data. Second, the corrected rates were reallocated to the seismic intensity zones. Third, the rates in the seismic intensity zones and the statistical data were combined to estimate the numbers and areas of damaged buildings in villages, towns and counties. The presented method was applied to estimate the damages caused by the Lushan earthquake in China. The results indicated that our method can efficiently estimate the amount of the damages and complement existing work on only automatic extracting damaged buildings from VHR images. 相似文献
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为充分利用高分辨率遥感影像提供的细节信息,提高震害损毁建筑物检测精度,提出了一种图割框架下融合形状、边缘、角点等多种类型特征的损毁建筑物检测方法。该方法首先利用震前建筑物线划图提取包含单个建筑物的局部影像,用于图割能量函数建模,并分别根据建筑物的位置、形状、边缘以及角点构造能量函数的各约束项。在此基础上,通过最大流/最小割算法求解能量函数最小值,依据最小割能量进行地震前后局部影像中建筑物的相似性度量。最后利用最大期望算法(expectation maximization,EM)求得最小割能量的分类阈值,并根据错分率估值执行后处理以获得最终变化检测结果。采用2011年3月11日东日本大地震前后石卷港的高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法能有效检测出损毁建筑物。 相似文献
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从灾后机载激光点云自动检测损毁房屋的等高线簇分析方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用灾后机载激光扫描点云的地震损毁房屋检测方法主要针对平面屋顶房屋,从局部分析屋顶的平面特征,导致只能有效检测屋顶严重破碎的损毁房屋。为此本文提出了一种等高线簇相似分析的地震损毁房屋检测方法,充分挖掘房屋等高线簇蕴含的房屋表面形状丰富的二维和三维信息,利用等高线簇形状相似度的归一化信息熵从整体上综合描述损毁房屋的损毁特征,并利用最大熵模型自动检测损毁房屋。采用2010年4月El Mayor-Cucapah地震断裂带激光点云数据进行了试验,证明本文提出的方法能快速、准确、可靠地检测损毁房屋。 相似文献
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为了分析汶川地震震后高分辨率合成孔径(SAR)图像的城区建筑物特征,基于实际获取的机载X波段SAR图像,采用电磁模拟方法进行分析和研究.通过对城区的完整建筑和毁损建筑进行三维建模,采用射线跟踪的电磁计算方法和图像域积分的成像模拟方法得到不同受灾程度的建筑物SAR模拟图像.与真实SAR图像对比分析,提出的算法能够分析建筑物结构变化对SAR图像的影响,模拟主要的强散射点,能有效辅助SAR图像进行城区特征分析. 相似文献