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基于遥感技术的干旱区土壤分类研究 总被引：6，自引：0，他引：6
以新疆艾比湖地区为研究区域,以ASTER和SPOT卫星数据为基础,探讨了干旱环境下基于土壤与景观关系的土壤遥感自动分类方法.首先,研究以实地调查资料和第二次全国土壤普查数据库为基础,结合遥感图像信息分析了试验区土壤类型与景观的关系.然后,基于遥感图像和地形数据提取了分类特征,并采用Jeffries-Matusita 距离分析建立了适用遥感分类的土壤分类系统和分类特征集.最后,采用最大似然法进行了自动分类.研究证明,基于遥感信息和地形数据提取的分类特征,可有效地区分试验区9类土壤和地表覆被,主要包括:盐碱化土壤、荒漠化土壤等,总体分类精度达到了90%左右. 相似文献
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在遥感影像计算机自动识别与分类中,选取最佳的波段子集对地物进行分类对提高分类精度至关重要。根据统计学原理,遥感影像中属于某类别地物的特征向量服从正态分布,训练样本的正态性检验是关键,基于此理论,本文利用TM影像数据,通过检验所选取的训练区的正态性与否,让计算机自动的选取最优的波段组合,并对分类的精度进行评估。研究表明,计算机自动选取最佳波段组合后对分类精度的预先评估,较常规分类后再进行数据检验精度评估方法方便,快捷,省时,省力。 相似文献
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研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。 相似文献
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本文以利用试验区TM影象为例,介绍了TM影象数据精加工处理的原理、方法和精度。TM影象经计算机精加工后,可以达到1:10万比例尺地形图的平面点位精度要求。本文还介绍了非遥感数据与遥感数据数字复合的原理和工作流程。多种数据复合有利于提高目视判读、自动识别分类、野外取样和定位的精度和速度。 相似文献
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基于植被指数-反照率特征空间的沙漠化信息遥感提取——以张掖绿洲及其附近区域为例 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Landsat TM遥感卫星影像反演植被指数和地表反照率,并由此构建了植被指数和地表反照率组成的特征空间,最后利用该特征空间对张掖绿洲及其附近区域的沙漠化现状和程度进行了定量评价。利用野外调查的定位数据对结果进行检验,总体精度达到82%。该方法可以在遥感图像处理软件下实现沙漠化现状与程度的自动识别,而且指标简单、易于获取。与单纯使用遥感光谱信息进行分类相比,对于沙漠化现状与程度的分类和分级具有更好的效果。 相似文献
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森林类型遥感影像自动制图在森林资源调查中有重要应用,本文以广西壮族自治区金秀县为研究区,基于多时相的Landsat-8数据,采用面向对象的决策树分类方法,对研究区森林类型自动识别进行了研究,分类结果表明:1)单一时相影像森林分类精度中,生长季前期最高,生长季末期次之,非生长季最冷月最低;2)结合生长季与非生长季的多时相影像森林类型自动识别精度较单一时相影像显著提高。 相似文献
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遥感卫星数据产品分类分级规则研究 总被引：4，自引：2，他引：2
随着遥感卫星应用的发展,多源、多时相、多尺度以及不同类型遥感卫星的数据综合集成应用以及与地面观测信息集成,对遥感信息产品进行深度开发利用正在成为遥感应用的重要趋势。目前不同国家和地区、不同系列的遥感卫星数据产品分别采用不同的分类分级方案,难以适应多源、多系列地理空间信息整合应用的需求。本文从遥感应用对遥感卫星数据产品分类分级的需求出发,分析了目前主要遥感卫星的产品系列及其数据产品分类分级规则,参考了正在研究的相关国际标准,遵循系统性、科学性、完整性、兼容性、可操作性和可扩充性原则,研究提出了中国遥感卫星数据产品分类分级的规则。该规则以卫星载荷采用的遥感探测光谱特征及其数据获取方式作为分类依据,以卫星遥感数据的处理水平作为分级依据,建立统一的遥感卫星数据产品的分类分级体系。该规则与正在研究制订的相关国际标准保持一致,不但覆盖目前广泛应用的各类遥感卫星数据产品,而且能方便地建立与现有遥感卫星数据产品分类分级方案的映射关系,并且对未来的数据产品的分类分级留有比较充分的可扩充性,为遥感卫星数据产品分类分级指标体系的研究和相关国家标准的研制提供了依据。 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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高分辨率遥感影像场景的多尺度神经网络分类法 总被引：5，自引：3，他引：2
高分辨率遥感影像场景分类是实现复杂场景快速自动识别的基础,在军事、救灾等领域有十分重要的意义。为了在有限的遥感数据集上获得高识别精度,本文提出了一种基于联合多尺度卷积神经网络模型的高分辨率遥感影像场景分类方法。不同于传统的卷积神经网络模型,JMCNN建立了一个具有3个不同尺度通道的端对端多尺度联合卷积网络模型,包括多通道特征提取器、多尺度特征联合和Softmax分类3个部分。首先,多通道特征提取器提取图像中、高层多尺度特征;然后,多尺度特征联合对多个通道的中、高层多尺度特征进行多次融合以增强特征表达;最后,Softmax对高层特征进行分类。本文在UC Merced和SIRI遥感数据集进行测试,试验表明JMCNN模型在特征表达和计算速度方面均有显著提高,在小样本数据量下分别达到89.3%和88.3%的识别精度。 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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在对矿物光谱特征理解与归纳的基础之上，对矿物光谱特征进行知识化表达，利用数理逻辑和一定的判别规则实现对高光谱遥感影像矿物的自动识别与批量化信息提取。在ENVI平台上，利用IDL语言开发了高光谱遥感影像矿物分层自动识别模（Mineral Auto-identification Module Basedon Spectral Identification Tree：MAIM-SIT）。该模块已经在新疆东天山哈密地区利用HyMap数据、西藏驱龙地区利用Hyperion数据以及美国Cuprite地区利用AVIRIS数据成功地进行了矿物识别，可识别的矿物或矿物组合可达10种以上，基本实现了高光谱矿物信息提取的智能化与批处理能力。 相似文献
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面向地块的农作物遥感分类研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
农作物遥感分类是农作物面积监测的核心问题,对于进一步开展农作物长势、产量等专题监测具有重要意义。与同质像元聚类得到的对象相比,地块数据包含了更为精确的位置和面积信息,被越来越多地应用于农作物遥感分类。首先,系统总结了面向地块农作物遥感分类在理论、方法和实践中取得的进展;然后,分析了该方法目前存在的问题;最后,对未来的发展趋势进行了展望。研究认为,数字化和影像分割是获取地块数据的主要途径,陆续发布的全国地块数据集也给面向地块农作物遥感分类带来了新的契机;将面向地块的农作物遥感分类策略分为考虑地块整体特征和以像元为基础2种,并总结了遥感分类特征和分类方法取得的进展;在未来一段时间,多源数据的应用、地块边界检测技术的发展、分类特征的挖掘以及遥感分类运行化能力的提高将是面向地块农作物遥感分类的重要研究内容。 相似文献
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土壤遥感分类识别推理决策器的设计 总被引：5，自引：0，他引：5
介绍了干旱区土壤遥感分类识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上，建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制，对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则，构造了土壤分类判决树，并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明，该方法分类精度可靠，为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。 相似文献
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为了弄清江苏沿海滩涂利用模式分布情况,定量分析其时空变化趋势,本文基于Google Earth Engine云计算平台和Landsat卫星遥感影像数据,结合随机森林分类方法,通过机器学习建立了滩涂利用模式自动识别分类方法,样本训练后识别准确率达93％以上.利用该方法提取了2002年、2014年和2019年江苏沿海的土地... 相似文献
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卷积神经网络在高分遥感影像分类中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
针对目前应用于高分辨率遥感影像分类的常用算法,其精度已无法满足大数据环境下的分类要求的问题,该文提出了卷积神经网络分类算法。卷积神经网络模型降低了因图像平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形而引起的误差。在大数据环境下,采用卷积神经网络算法对高分辨率遥感影像进行分类,避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度,提高了分类精度。通过实验比对分析,证明了卷积神经网络在高分辨率遥感影像分类中的可行性及精度优势,对遥感图像处理领域等相关工作提供了参考价值。 相似文献
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遥感图像中的地物自动识别一直是图像处理中的研究热点,本文在彩红外航空图像中计算机自动识别提取城市道路上做了一些尝试,将形状指数作为光谱分类后的后处理,并通过人机交互修正分类结果.提取后的道路信息将通过自动制图功能形成矢量格式的地理底图.系统采用VC++6.0语言设计完成. 相似文献
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遥感数据融合的进展与前瞻 总被引：1，自引：0，他引：1
数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。 相似文献
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基于电磁感应的干旱区土壤盐渍化定量遥感研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以南疆典型干旱区Landsat 7 ETM+遥感图像为数据源,利用决策树分类法提取农业用地,并对农业用地进行移动式电磁感应调查(简称磁感调查)和光谱特征提取,同时分析磁感数据和图像光谱特征与土壤盐分含量的相关性,从而建立土壤盐分的定量反演模型。研究结果表明:土地利用类型决策树的分类精度达到93.75%,Kappa系数达0.915 4;经多元逐步回归分析,磁感调查获得的土壤盐分含量与差值植被指数(DVI)、ETM+图像第二波段像元值(B2)以及比值植被指数(RVI)间具有显著相关性,由此建立的遥感反演模型可用于土壤盐分含量的定量反演。经89个样点检验,基于磁感调查的土壤盐分遥感反演精度虽低于基于磁感调查的地统计空间分析的精度,但遥感定量反演值与磁感调查实测值仍具有良好的相关性,而且精度较高,因此利用本文方法进行土壤盐渍化大面积监测是快速有效的途径。 相似文献
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遥感图像中城市道路信息的自动识别与制图 总被引：4，自引：0，他引：4
遥感图像中的地物自动识别一直是图像处理中的研究热点，本文在彩红外航空图像中计算机自动识别提取城市道路上做了一些尝试，将形状指数作为光谱分类后的后处理，并通过人机交互修正分类结果。提取后的道路信息将通过自动制图功能形成矢量格式的地理底图。系统采用VC^ 6．0语言设计完成。 相似文献