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31.
地表覆盖分类成果质量特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
自我国全面建成地理国情普查成果库之后，工作重心由全面普查变为重点监测。不论普查还是监测，准确地对地表覆盖进行分类一直是工作的重点和难点。在常态化监测阶段，把握地表覆盖分类成果的主要质量指标，归纳其诸如变化率、变化区域分布、变化类型，分析影响其成果质量的主要因素，对监测生产组织及质量控制具有非常重要的作用。 相似文献
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33.
当强震台站场地资料不完整时，所收集到的强震数据因缺乏准确的场地类别信息而难以有效利用。为解决这一问题，本文提出一种基于离散Fréchet距离的强震台站场地分类方法。将获取到的664个KiK-net台站场地按照《建筑抗震设计规范（GB 50011—2010）》进行分类，并构建2个数据集。利用数据集1得到Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类场地标准谱比曲线，并结合离散Fréchet距离对数据集2中的台站进行场地分类，统计分类成功率与误判率。统计结果表明，本文方法能较准确地对场地进行分类，且误判率在可接受范围内。将本文方法分类统计结果与斯皮尔曼秩相关系数法分类的成功率与误判率进行对比，结合本文方法分类后得到的平均谱比曲线，均可表明应用本文方法进行强震台站场地分类具有合理性。 相似文献
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红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法。利用GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,开展了广西茅尾海红树林湿地典型植被精细分类和空间分布研究,并将分类结果与基于像素和传统面向对象SVM分类方法进行了对比。结果显示:总体上,面向对象分类方法更适合用于茅尾海红树林湿地典型植被分类;对于局部混生明显的区域使用基于像素SVM分类方法效果会更好;传统面向对象分类方法中将整个影像分割对象单元作为训练样本可能会在某种程度上造成负面影响。因此,使用文中提出的样本选择新方法进行面向对象分类精度最高,总体精度达到了93.13%,Kappa为0.89。 相似文献
35.
为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献
36.
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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38.
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
39.
多源高分辨率DOM批量快速制作方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着遥感数据在自然资源调查中的广泛应用，对多源高分辨率遥感影像“一张图”批量快速制作有了更高的需求。本文以广西壮族自治区北海市银海区作为试验区，利用Pixel Engine软件的“RS+GIS+Photoshop”算法，首先，针对多源高分辨率遥感卫星数据特点，制定相应的数据处理流程，自动化制作单景DOM；然后，以县级辖区为单位，批量快速制作县级辖区DOM；最后，从制作精度和速度两个方面，将该方法制作得到的DOM成果与人工处理成果进行对比，分析该方法的可行性，提出了一种快速、有效的多源高分辨率DOM制作方法。 相似文献
40.
高分卫星遥感影像空间分辨率的提高，使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂，这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此，本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先，对研究区域进行多尺度分割，建立影像分割对象集；然后，采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量；最后，充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布，迭代选择最优样本用于训练支持向量机，用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性，以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明，本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类，正确率达到90.6%以上。 相似文献