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基于支持向量机的遥感图像分类方法 总被引：19，自引：0，他引：19
惠文华 《地球科学与环境学报》2006,28(2):93-95
为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法。采用ETM数据,按照其所提方法进行了具体分类实验,并将实验结果与最大似然法分类的结果进行了比较分析。结果表明,利用基于支持向量机的方法进行遥感图像分类,精度明显优于最大似然法分类的精度。利用光谱特征与纹理特征相结合进行分类比单纯运用光谱特征进行分类效果要好。 相似文献
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将地学知识与影像标定相结合,一直是目视解译或计算机自动分类制图的主要手段。传统的目视解译方法能够充分利用地学知识,但需要大量的人力、物力,效率较低;计算机分类中尚未出现比较成熟的高效运用地学知识的分类方法。已有研究表明,分类样本可以作为地学知识的载体,将地学知识融入分类过程中;此外,无监督聚类可以显著提高样本选取的效率,有助于提供足够的样本,为将地学知识高效地融入计算机分类提供了一定的基础。本文提出一种以前期土地利用数据辅助与影像聚类相结合的样本自动选取方法。利用自动选取的样本,通过最大似然分类器对TM影像进行分类,并与手动选取样本分类的方法进行了对比分析。研究结果表明,在分类效果上,本文提出的前期土地覆被辅助下的分类样本自动选取方法,优于手动选取样本的方法,提高了分类效率。在水体、林地、园地、城镇建设用地等7种类型上的分类整体精度达到84.18%,kappa系数为0.8066;手动选取样本进行分类的整体精度为77.04%,kappa系数为0.7196。 相似文献
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土地利用/土地覆盖数据的识别,采用传统的方法进行类型识别运算量大,精度也不太理想。本文重点讨论采用自组织神经网络方法,并在MATLAB平台下对其算法进行了实现,最后将分类识别结果与最大似然法分类结果进行了精度比较分析。结果表明,其分类精度明显高于最大似然法的分类精度,是一种土地覆盖图像识别分类的有效方法。 相似文献
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近年来,上海市由于经济的快速发展,城市用地急剧增加,利用多时相的遥感影像,可以动态地定量监测这种城市化的现象。该文采用平行六面体分类法、最小距离分类法、最大似然分类方法,对上海市2002年和2009年Landsat5遥感影像进行分类并对比,发现最大似然分类方法精度最高,在此基础上,分析利用ENVI获取的土地利用类型转移矩阵,可以发现,上海市土地利用发生重大变化,城市用地面积急剧增加,耕地面积快速减少。大量的耕地资源流向了城市用地,但其他用地很少转移到耕地,这种占用不可逆。上海市各区县城市用地的扩张不仅存在数量上的差异,同时还存在着空间上的差异。 相似文献
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多时相影像的典型区农作物识别分类方法对比研究 总被引：8，自引：0，他引：8
基于甘蔗和玉米的物候特征差异,对多时相影像典型分类方法处理的适宜性和准确性进行了比较研究。并以目视解译结果作为参考数据,利用全样本检验法,对自动分类的结果进行了精度检验。试验结果表明:面向对象法的分类精度最高,总体Kappa系数为0.655,是最适宜的方法;其次是BP神经网络法和光谱角制图法,总体Kappa系数分别为0.635和0.631;而最大似然法和分类后比较法则是不适宜采纳的分类方法,总体Kappa系数分别为0.601和0.577。上述分析可见,它们对遥感分类处理多时相影像识别算法的适用性选取有一定参考意义。 相似文献
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在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现mRMR（minimal-Redundancy-Maximal-Relevance）算法特征优选过程。根据3种方法所得到的特征优选结果及全部特征信息,分别采用C5.0决策树和K近邻2种分类器进行图像分类实验,并利用目视解译方法对不同方法组合的影像分类结果进行精度验证。实验结果表明,利用3种计算方法实现mRMR特征优选算法对不同分类器的影响程度不同：在分类效率方面,C5.0决策树分类器可提高36.84%,而K近邻分类器可提高72.05%;在分类精度方面,C5.0决策树分类器能保证分类精度大致不变,总体分类精度可提高0.60%,Kappa系数可提高0.80%,而K近邻分类器总体分类精度可提高4.34%,Kappa系数可提高7.90%。 相似文献
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北极城镇空间信息对于研究北极,认识北极,利用北极都有重要意义。本文以北极圈内的城市特罗姆瑟为例,使用Landsat影像、DMSP/OLS夜间灯光、ASTER-GDEM2数据,通过特征提取得到属于光谱特征、纹理特征、夜间灯光特征、地形特征等18个特征,识别最优特征组合后基于AdaBoost算法提取1990、2004、2016年研究区的城镇用地,并将提取结果与最大似然法进行了对比,在此基础上进行了扩张分析。研究结果表明：引入地形与夜间灯光特征都可以在光谱纹理特征的基础上提高提取精度。基于光谱与纹理特征得到的总体精度与kappa值分别为86.20%和0.68;加入地形特征后精度分别提高2.70%（OA）和6.21%（kappa）;加入夜间灯光特征后精度分别提高2.10%和0.50;加入地形与夜间灯光特征精度分别提高3.70%和8.55%,因此光谱、纹理、地形与夜间灯光的组合是最优特征组合。通过最优特征组合进行AdaBoost城镇提取,比最大似然法对城镇的两分类总体精度高10%左右、kappa值高20%左右。计算结果显示,研究区城镇扩张强度为5.5×10-4左右,属于缓慢扩张;扩张的平均动态度水平为0.018,是全球水平（0.0325）的一半左右;2004-2016年的动态度水平低于1990-2004年的动态度水平,说明研究区目前由高速发展期向平稳发展期过渡。 相似文献
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城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。 相似文献
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面向对象的森林植被图像识别分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。 相似文献
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多云多雾现象是农作物遥感分类经常遇到的问题,影响分类精度。为解决此类问题,本文提出一种基于时间序列GF-1号遥感影像识别水稻方法。利用多时相时间序列的GF-1号遥感影像提取中稻、晚稻的近红外波段（NIR）反射率、红光（R）波段反射率、归一化植被指数（NDVI）特征;拟合光谱和植被指数时间序列特征曲线;分析多时相影像离散近红外波段 、红光波段、NDVI值落在拟合中稻、晚稻近红外波段、红光波段、NDVI时间序列曲线两侧的敏感性区域的比例,该区域也可以视为水稻作物识别特征的目标特征区域,只有达到一定的比例才能视为某类水稻作物。在此情形下,需要综合3种情况进行集中投票决定其最终分类结果。研究表明：该方法可以在多云雾地区对中稻和晚稻精确识别,中稻和晚稻用户精度可达95.97%和95.95%,总体精度为95.76%,kappa系数为0.9335。实验结果表明了NIR、R、NDVI时间序列曲线拟合的有效性,以及拟合曲线目标特征区域设置的合理性。 相似文献
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Using three-phase remote sensing images of China-Brazil Earth Resources Satellite 02B (CBERS02B) and Landsat-5 TM, tobacco field was extracted by the analysis of time series image based on the different phenological characteristics between tobacco and other crops. The spectral characteristics of tobacco and corn in luxuriant growth stage are very similar, which makes them difficult to be distinguished using a single-phase remote sensing image. Field film after tobacco seedlings transplanting can be used as significant sign to identify tobacco. Remote sensing interpretation map based on the fusion image of TM and CBERS02B's High-Resolution (HR) camera image was used as standard reference material to evaluate the classification accuracy of Spectral Angle Mapper (SAM) and Maximum Likelihood Classifier (MLC) for time series image based on full samples test method. SAM has higher classification accuracy and stability than MLC in dealing with time series image. The accuracy and Kappa of tobacco coverage extracted by SAM are 83.4% and 0.692 respectively, which can achieve the accuracy required by tobacco coverage measurement in a large area. 相似文献
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Land cover classification with multi-source data using evidential reasoning approach 总被引：1，自引：1，他引：0
Land cover classification is the core of converting satellite imagery to available geographic data.However,spectral signatures do not always provide enough information in classification decisions.Thus,the application of multi-source data becomes necessary.This paper presents an evidential reasoning (ER) approach to incorporate Landsat TM imagery,altitude and slope data.Results show that multi-source data contribute to the classification accuracy achieved by the ER method,whereas play a negative role to that... 相似文献
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土地覆盖变化是全球变化研究的核心,而精准分类是开展土地覆盖变化研究的基础。高分辨率遥感卫星技术的快速发展对地表分类的速度和精度提出了双重挑战,近年来人工智能等新技术的发展为图像自动分割提供了实现途径,而以卷积神经网络为代表的深度学习方法在遥感图像分类领域也具有独特的优势。为对比深度学习模型设计对高分辨率图像分类结果的影响,本文以郑州市2019年高分1号影像作为输入,对比研究了基于UNet模型改进的4种不同深度学习网络模型在高分辨率影像土地覆盖自动分类应用中的差异,探讨了残差网络、模型损失函数、跳层连接和注意力机制模块等编码和解码设定对于分类精度的影响机制。研究发现：同时加入多尺度损失函数、跳层连接和注意力机制模块的MS-EfficientUNet模型对郑州市土地覆盖分类结果最优,基于像元评价的整体分类精度可达0.7981。通过在解码器中引入多尺度损失函数可有效提高林地、水体和其他类别的分类精度;而对编码器进行改进,加入跳层连接和注意力机制可进一步提高草地、水体和其他类别地物的分类精度。研究结果表明,深度学习技术在高分辨率遥感影像自动分类中具有潜在应用价值,但分类结果精度的进一步提高和多级别大范围的精细分类方法仍是下一步研究的重点。 相似文献
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农作物空间分布的遥感识别是地理学、生态学和农学等多学科研究的前沿和热点,多源遥感数据在其中发挥着重要的作用。本研究结合冬小麦和油菜的种植及生长特点,以安徽省合肥市为研究区域,利用ZY-3、Sentinel-2和GF-1等多源遥感影像数据,以高程、坡度等数据为辅助信息,结合以多尺度分割、最邻近法和阈值法等为主要步骤的面向对象的分类方法,提取研究区合肥市冬小麦和油菜种植的空间分布信息。结合来自于GVG农情采样系统和Google Earth高分辨率影像上获得的地面验证数据进行分类精度验证,计算得到分类结果的混淆矩阵,并根据混淆矩阵数据计算出分类的总体精度为94.43%,Kappa系数为0.914。结果表明,本研究提出的方法能够有效地区分在冬小麦和油菜的混种区域里两种作物种植区域的空间分布,且这种多种策略相结合的分类方法体系,能够适用于其它区域甚至是更加大尺度上的作物分类。 相似文献
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集成夜间灯光数据与Landsat TM影像的不透水面自动提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用多源遥感数据提取不透水面信息是一个重要的研究方向。针对以往研究中多需要人工选取不透水面样本进行模型训练的问题,本文通过整合夜间灯光遥感与Landsat TM影像中的空间和光谱信息实现了不透水面覆盖范围（Impervious Surface Area,ISA）的自动提取。首先根据夜间灯光的分布来定位ISA聚集的城市区域的位置,分别在城市区域内部和外部自动提取可靠性高的ISA及非ISA样本,然后通过迭代分类提取城市区域的ISA,再以此为样本对城市区域外部进行分类,最后将分类结果整合完成整幅影像的ISA提取流程。应用本方法对美国雪城地区的DMSP/OLS夜间灯光影像上提取了84个城市区域,提取精度大于95%。从中分别选择高ISA密度和低ISA密度的2个城市区域作为ISA提取的测试区,本文方法在城市区域内的ISA提取总体精度与kappa系数分别为88.23%和0.63;在城市区域外部为78.6%和0.54,均优于人工样本选取方法的提取精度,表明该方法能够实现精度稳定且高效的ISA自动提取。 相似文献
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鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水（血吸虫）分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型（DEM）、归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明：（1）基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;（2）基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度（94.3275%）和Kappa系数（0.9324）,说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;（3）该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。 相似文献
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黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取 总被引：1，自引：0，他引：1
及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。 相似文献