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广义马尔可夫随机场及其在多光谱纹理影像分类中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在二维马尔可夫随机场模型的基础上，提出顾及波段间的空间相关性，发展了一种适用于多光谱纹理影像分类的广义马尔可夫随机场模型。鉴于广义马尔可夫随机场模型的复杂性，利用最大伪似然法建立了求解模型参数的简化方程式，实现了纹理特征的快速提取。结合提取的纹理特征影像和光谱特征影像，采用概率松弛算法实现影像的分类。实验证明，提出的基于广义马尔可夫随机场的多光谱纹理影像分类算法克服了传统的基于光谱特征的分类算法的局限性，提高了纹理影像的分类精度。 相似文献
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关于多光谱和高光谱影像的纹理问题 总被引：5，自引：5，他引：5
舒宁 《武汉大学学报(信息科学版)》2004,29(4):292-295
提出了一种新的纹理概念 ,指出纹理是地物目标光谱空间到二维投影空间的映射模式 ,以表述多波段影像或高光谱影像的纹理 ,并蕴含了单波段或黑白影像纹理概念。同时 ,提出了实现空间映射的几种编码方式 ,即基于光谱相似性分析的编码、基于光谱空间密度分析的编码、以影像主成份分析为基础的编码、空间相关性的编码等五种方法。 相似文献
3.
纹理特征在多光谱遥感影像分类中的应用 总被引：1，自引：3，他引：1
提出了基于灰度共生矩阵的多光谱影像纹理分析的方法,实现了利用k-mean聚类算法对多光谱影像进行分类,比较了各种不同的分类结果。 相似文献
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分析了传统边缘检测算法在多光谱影像应用中的局限性，提出了一种基于局部区域的光谱空间平均半径测度的边缘检测方法，该方法扩展了原有的单波段影像边缘检测的概念，将像元的灰度信息转化为光谱矢量，提高了检测的可靠性，并给出了多尺度边缘组合的算法。通过MAIS成像光谱仪对鄱阳湖30个波段数据试验，证明了此方法对边缘检测的有效性。 相似文献
5.
基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field, MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法.该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果.实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率. 相似文献
6.
提出了基于灰度-基元共生矩阵的遥感影像纹理分析的方法,分析了提取的纹理特征,实现了利用模糊C-均值算法对多光谱影像和纹理特征影像进行分类,比较和讨论了各种不同的分类结果. 相似文献
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多光谱影像纹理特征编码的算法研究 总被引：1，自引：1，他引：1
在基于单波段影像纹理分析方法的基础上．提出了多光谱纹理的概念．将局部区域的相关性分析和多维光谱变化特性采用二进制编码的形式来表征不同类型地物纹理特征．达到了区分和判别影像上不同纹理的目的。实践证明．该方法对提取地物纹理特性具有一定可行性。 相似文献
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针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。 相似文献
9.
机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法 总被引：2，自引：1，他引：1
机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。 相似文献
10.
从支持向量机的基本理论出发,结合高光谱数据的分离性测度,提出了一种基于分离性测度的二叉树多类支持向量机分类器,并用OMIS传感器获得的高光谱遥感数据和Hyperion高光谱遥感数据进行实验,分析比较了各种多类SVM的分类精度,并和传统的光谱角制图和最小距离分类算法进行了比较。结果表明,SVM进行高光谱分类时,基于分离性测度的二叉树多支持向量机的分类精度最高。 相似文献
11.
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
12.
基于小波分量特征值匹配的高光谱影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于小波分量特征值的高光谱影像分类算法。针对每个像素构建一个能反映该分量特征的函数，得到其特征值。再利用这些特征值与参考光谱的特征值进行匹配，从而对整幅影像实现分类。实验证明，该方法比传统的光谱角制图法和交叉相关系数法的分类精度有较大提高。 相似文献
13.
利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取 总被引：4，自引：1，他引：3
基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余方差和光谱规范化特征值方面优于采用传统欧氏距离计算邻域的Isomap方法。实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。 相似文献
14.
Rama Rao Nidamanuri 《国际地球制图》2016,31(8):845-859
Modern hyperspectral imaging and non-imaging spectroradiometer has the capability to acquire high-resolution spectral reflectance data required for surface materials identification and mapping. Spectral similarity metrics, due to their mathematical simplicity and insensitiveness to the number of reference labelled spectra, have been increasingly used for material mapping by labelling reflectance spectra in hyperspectral data labelling. For a particular hyperspectral data set, the accuracy of spectral labelling depends considerably upon the degree of unambiguous spectral matching achieved by the spectral similarity metric used. In this work, we propose a new methodology for quantifying spectral similarity for hyperspectral data labelling for surface materials identification. Developed adopting the multiple classifier system architecture, the proposed methodology unifies into a single framework the differential performances of eight different spectral similarity metrics for the quantification of spectral matching for surface materials. The proposed methodology has been implemented on two types of hyperspectral data viz. image (airborne hyperspectral images) and non-image (library spectra) for numerous surface materials identification. Further, the performance of the proposed methodology has been compared with the support vector machines (SVM) approach, and with all the base spectral similarity metrics. The results indicate that, for the hyperspectral images, the performance of the proposed methodology is comparable with that of the SVM. For the library spectra, the proposed methodology shows a consistently higher (increase of about 30% when compared to SVM) classification accuracy. The proposed methodology has the potential to serve as a general library search method for materials identification using hyperspectral data. 相似文献
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Fast Hyperspectral Feature Reduction Using Piecewise Constant Function Approximations 总被引：2，自引：0，他引：2
The high number of spectral bands that are obtained from hyperspectral sensors, combined with the often limited ground truth, solicits some kind of feature reduction when attempting supervised classification. This letter demonstrates that an optimal constant function representation of hyperspectral signature curves in the mean square sense is capable of representing the data sufficiently to outperform, or match, other feature reduction methods such as principal components transform, sequential forward selection, and decision boundary feature extraction for classification purposes on all of the four hyperspectral data sets that we have tested. The simple averaging of spectral bands makes the resulting features directly interpretable in a physical sense. Using an efficient dynamic programming algorithm, the proposed method can be considered fast. 相似文献
16.
数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径,探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果,对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则,采用GS（Gram-Schmidt）葛兰—施密特正交变换融合算法、GSA（GS Adaptive）自适应GS融合算法、CNMF（Coupled Non-negative Matrix Factorization）耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W（Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform）基于小波变换和CRISP-B（Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth）基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP（Generalized Laplacian Pyramid）广义拉普拉斯金字塔融合算法共6种融合方法,分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本4种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明,相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小,融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡,空间重建方面,GLP稍优且更稳定,CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响,在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中,GLP更适合同源数据（如GF-5与GF-1/1C/1D/2）融合,而在多源数据间（如GF-5与BJ-2）进行融合时,则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变,且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差,其中,GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中,CRISP-B融合结果分类效果稳定,分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富,虽光谱失真较为严重,但同时增大了地物光谱分离度,仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考,有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。 相似文献
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Plaza A. Valencia D. Plaza J. Chein-I Chang 《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2006,3(3):334-338
Automated extraction of spectral endmembers is a crucial task in hyperspectral data analysis. In most cases, the computational complexity of endmember extraction algorithms is very high, in particular, for very high-dimensional datasets. However, the intrinsic properties of available techniques are amenable to the design of parallel implementations. In this letter, we evaluate several parallel algorithms that represent three representative approaches to the problem of extracting endmembers. Two parallel algorithms have been selected to represent a first class of algorithms based on convex geometry concepts. In particular, we develop parallel implementations of approximate versions of the N-FINDR and pixel purity index algorithms, along with a parallel hybrid of both techniques. A second class is given by algorithms based on constrained error minimization and represented by a parallel version of the iterative error analysis algorithm. Finally, a parallel version of the automated morphological endmember extraction algorithm is also presented and discussed. This algorithm integrates the spatial and spectral information as opposed to the other discussed algorithms, a feature that introduces additional considerations for its parallelization. The proposed algorithms are quantitatively compared and assessed in terms of both endmember extraction accuracy and parallel efficiency, using standard AVIRIS hyperspectral datasets. Performance data are measured on Thunderhead, a parallel supercomputer at NASA's Goddard Space Flight Center. 相似文献