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刘少创 《武汉测绘科技大学学报》1994,19(1):45-51
在分析了基于光谱特征的统计模式识别方法用于遥感图像的计算机分类的不足之后，探讨了进一步提高遥感图像分类结果精度及可靠性的途径，指出了在遥感图像的计算机自动分类过程中，综合利用遥感图像多光谱特片及光谱特征以外的辅助信息对遥感图像进行分类是解决上述问题的有效方法，并通过笔者研制的草场资源分类专家系统ＧＥＳ说明了专家系统技术用于遥感图像分类能够有效地解决分类过程中综合利用各种辅助信息的问题。 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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对神经网络模型及其集成技术进行深入研究,并将神经网络的信息处理机制应用于影像信息的分类与建模。针对高分辨率遥感图像分类问题,介绍了神经网络应用于图像分类的算法。本文采用BP、RBF和Hopfield神经网络分别进行网络的构建与分类,基于Bagging和Boosting生成个体网络,应用投票方式决定分类结果,并与单个神经网络分类结果对比,计算分类器的分类精度。实验分析表明,该方法具有较强的泛化能力与较高的分类精度等优点,分析了不同集成方式的优缺点。 相似文献
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刘少创 《武汉大学学报(信息科学版)》1994,(1)
在分析了基于光谱特征的统计模式识别方法用于遥感图像的计算机分类的不足之后，探讨了进一步提高遥感图像分类结果精度及可靠性的途径，指出了在遥感图像的计算机自动分类过程中，综合利用遥感图像多光谱特征及光谱特征以外的辅助信息对遥感图像进行分类是解决上述问题的有效方法，并通过笔者研制的草场资源分类专家系统ＧＥＳ（ＧｒａｓｓｌａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅｓＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍ）说明了专家系统技术用于遥感图像分类能够有效地解决分类过程中综合利用各种辅助信息的问题。 相似文献
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遥感图像海量性、复杂性与多样性特征导致现有方法出现查全率、查准率低的问题,无法满足现今遥感图像应用的需求,故提出基于卷积神经网络-图像检索(Convolutional Neural Networks-Content-Based Image Retrieval,CNN-CBIR)的遥感图像分类检索方法研究.为了精确分类遥感图像,基于卷积神经网络-深度卷积神经网络-16(Convolutional Neural Networks-Visual Geometry Group Net-16,CNN-VGGNet-16)模型提取遥感图像卷积特征与池化特征,通过有效融合得到遥感图像高层聚合特征,以此为基础,采用模糊分类算法分类处理遥感图像,依据遥感图像分类结果,利用基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技术制定遥感图像分类检索程序,实现了遥感图像的分类检索.选取数据集图像遥感数据集(UC-Merced)与武大遥感数据集(WHU-RS)作为实验数据集,确定最佳池化区域尺寸与最佳输入尺寸,采用MATLAB软件进行仿真实验.仿真实验数据显示:与标准数值相比较,提出方法的查全率与查准率较高,充分说明提出方法具备更好的检索性能. 相似文献
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针对基于像元的非监督分类方法对高空间遥感影像分类时易形成“椒盐”噪声和产生大量错分、漏分的问题,提出了一种结合L0平滑和超像素的非监督分类方法．首先采用L0算法对高空间遥感影像进行平滑操作,减少大量图像噪声及冗余信息;然后采用简单的线性迭代聚类（SLIC）超像素方法处理平滑后图像,进一步抑制椒盐现象的同时降低处理复杂度,得到初始聚类图;最后采用K-means非监督分类方法得到最终分类结果图．为验证本文提出的方法,选取3景高空间遥感影像作为实验数据．试验结果表明,采用提出的方法能准确对地物分类,且总体精度分别达到了72.46％、77.55％和78.44％,Kappa系数分别达到0.788、0.779和0.779．提出方法能有效解决分类中存在的“椒盐”现象,可提高分类精度,对高空间遥感影像分类具有一定的参考价值． 相似文献
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人工神经网络在遥感数字图像分类处理中的应用 总被引：30，自引：3，他引：27
近年来,随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感数字图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论国外遥感图像分类处理研究中应用效果显着或应用前景广阔的一些神经网络方法。最后讨论了有关上述方法在遥感数据分类处理中实际应用的一些原则性问题。 相似文献
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基于BP神经网络高光谱图像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像常常存在"异物同谱"现象,影响了遥感影像的分类精度。为了提高分类精度,本文提出了基于BP神经网络的分类算法。采用环境一号卫星HJ-1A星上搭载的超光谱成像仪(HSI)获取的高光谱数据,利用BP神经网络对黄岛区进行遥感图像分类,根据得到的分类结果对原图像进行"异物同谱"现象纠正后重新选取训练样本,然后利用BP神经网络再分类,从而有效解决了"异物同谱"现象。实验结果表明,经处理后的高光谱影像的分类精度得到显著提高,分类总体精度为92.386 5%,比异物同谱纠正前提高了7.83%,Kappa系数也从0.768 2提升到了0.885 8。 相似文献
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基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对遥感影像的分类特点，提出了一种基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分娄算法。首先阐述了Hopfield神经网络的结构及其工怍原理，分析了Hopfield神经网络优化规则；然后在Hopfield神经网络通用模型基础上，实现了Hopfield神经网络的算法。实验结果表明，这种分类器具有较高的精度与效率，分类结果优于最大似然分类法。 相似文献
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遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献
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基于SOM神经网络的城市土地覆盖遥感分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土地覆盖及其变化的研究作为区域及全球环境变化研究所需的极为重要的地表参数,是遥感应用分析的主要内容之一。以往所采用的遥感分类方法主要针对侧重于土地社会属性的土地利用类型的分类研究且很难获得理想的精度。本文在非监督的自组织映射神经网络的基础上进行了一定的改进,构建了有监督的神经网络模型,以湖南省长沙市主城区的土地自然属性为侧重点,对其土地覆盖进行分类。实验结果表明:利用本文所使用的方法得到的分类结果,其总体精度和Kappa系数均高于传统的分类方法得出来的分类结果。 相似文献
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针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 相似文献
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投影寻踪学习网络的遥感影像分类 总被引：2，自引：0，他引：2
采用投影寻踪(projection pursuit,PP)学习网络方法建立了一种新的遥感影像分类模型。该方法结合了统计学中投影寻踪算法节点函数灵活的非参数估计特点和人工神经网络的自学习功能,具有简捷的网络结构和良好的鲁棒性能。利用苏州市TM影像进行了分类实验,将分类结果与BP神经网络和最大似然法的分类结果相比较,投影寻踪学习网络的分类精度较高,具有一定的实用性。 相似文献
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人工免疫网络是受免疫网络理论的启发建立的用于数据处理的一种人工免疫系统。同时免疫系统是进化的，通过不断调节系统内细胞的数量和种类适应外界环境。提出的进化人工免疫网络借鉴免疫网络和进化的思想，是用于遥感影像分类的监督算法。算法通过一个学习过程，得到能够表示训练数据特征的网络细胞，然后利用这些网络细胞进行分类。实验表明进化人工免疫网络是遥感影像分类的有效工具。 相似文献