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基于GMRF-SVM的高分辨率遥感影像目标区域划分方法 总被引:5,自引:1,他引:4
高分辨率遥感影像数据量大、细节丰富并呈现出一定的尺度依赖性,单一尺度遥感影像分割难以同时兼顾影像的宏观和微观特征,这成为制约遥感信息自动化提取技术发展的瓶颈之一。对此本文提出了基于特征的多尺度高分辨率遥感信息提取技术框架,并分析了其对于大尺度海量数据信息提取与目标识别工作具有的理论及实践意义。根据影像光谱或纹理等特征,提出采用GMRF-SVM方法在大尺度上进行分类的目标区域划分方法。从大尺度信息提取的角度来看,该方法综合了GMRF纹理分类和SVM少量样本模式识别的优势,便于先验知识的融合,无论从花费时间还是分类处理效果上,都远远优于直接采用GMRF进行分割所取得的效果,对于后面的信息提取和目标识别来说更具有实际意义。 相似文献
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面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出了一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化的对象级分类。实验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。 相似文献
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卫星图像模拟是在卫星发射之前,采用计算机模拟方法模拟图像的波段特征、空间几何特征、辐射特征、星历数据和格式编排的一项技术。为研究陆地卫星图像模拟技术,回顾了我国过去6 a自主开发卫星遥感图像模拟系统的发展过程,介绍了图像模拟系统设计及关键技术的实现情况。目前该系统具备的模拟波段包括可见光、近红外到热红外波段,模拟的空间分辨率在300~3 m。在模拟过程中,采用遥感辐射传输模型实现光谱特征模拟;采用PROSPECT+SAIL模型模拟植被覆盖区的光谱,采用波谱库数据模拟非植被区的光谱;基于对大气辐射传输过程的线性分解,建立了大气辐射传输过程查找表(LUT),在保证一定模拟精度的前提下显著提高了模拟计算的速度;采用考虑地形起伏的高精度几何定位模型,逐像元计算出卫星观测视线与地球表层的交点,实现了几何信息的精确模拟;最后,采用卫星发射后的观测数据和实验场测量数据验证了该技术的模拟精度。 相似文献
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空间邻接支持下的遥感影像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
传统光谱分类法的局限性促使了遥感“图谱耦合”认知理论的发展, 使其更加注重了空间信息的应用。
然而, 已有的分类方法虽也融入了空间形态、空间关系的应用, 在精度上有一定的提高, 但在空间规律定量描述、
地物实际分布边界跟踪等方面仍存在不足。本文发展了一种空间邻接支持下的遥感影像分类方法: 通过基准地物的
精确提取进而搜索与其邻接的目标地物, 对邻接范围内的地类混淆以及非邻接范围内的目标类误分一并进行修正,
并以近海地物分类为例进行试验, 获得了更为精确、合理的分类结果, 也为后续逐步精确地提取各地物提供了 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