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针对目前常用的基于像素的深度神经网络极化SAR分类方法产生的椒盐现象,文中提出了一种联合自适应阈值多尺度分割方法和径向基神经网络的极化SAR地物分类方法。实验证明,该方法能够有效地保留SAR图像的结构特征并有效消除分类过程中产生的椒盐现象和破碎斑块,具有较高的分类精度。 相似文献
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草原露天煤矿区资源开采、开垦等人类活动导致土地利用变化及生态系统碳储量不断变化,利用遥感技术可实现准确、快速监测。本文基于1984—2016年共9期的Landsat多时相遥感影像,以内蒙古草原大型露天煤矿区为研究区,利用面向对象决策树方法得到研究区的土地利用信息,进一步利用土地转移矩阵和景观格局指数分析,基于2016年分类结果进行变化监测,高覆盖草地斑块占景观面积比例减少,景观形状指数增加;随着1999年排土场的生态复垦,近年来复垦与采矿区扩增速率基本保持一致;通过年平均温度与降水量建立碳密度估算模型,得到总体固碳-261.07×103t,表现为碳排放。总的来看碳储量出现降低现象,与草地面积转化为农田、采矿区等碳储量较少的土地类型有关,排土场复垦对减缓土地碳储量减少有一定作用。本研究表明:遥感技术可用于受采矿等人类活动影响造成的矿区土地利用/覆盖与碳储量变化特征实时、动态监测与分析,为采取合理的环境保护措施提供了一定的理论依据。 相似文献
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以辽宁省沈阳市为研究对象,以该地区1995年、2000年、2005年以及2016年不同时相的遥感影像为信息源。首先,利用ENVI影像处理软件进行数据预处理;然后,对沈阳地区土地类型进行MLC监督分类并评定分类精度;最后,采用分类后对比的方法并通过Arc GIS软件对沈阳建成区扩展情况进行研究。 相似文献
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Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2140景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2016年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明:利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km2扩大为2016年2200.34 km2,2005年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。 相似文献
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城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明:通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征(包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征)进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。 相似文献
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机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类 总被引:1,自引:0,他引:1
机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明:随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。 相似文献
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提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物(不透水层、植被、水体和其他用地)的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类(ML)结果进行了对比分析。研究表明:基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。 相似文献