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基于RPC模型的IRS-P5影像正射校正 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高有理函数(rational polynomial coefficient,RPC)模型校正模型的定位精度,以IRS-P5为例,通过控制点及补偿模型的添加,比较分析了影像正射校正的精度变化.发现使用1个控制点比不使用控制点,其校正精度从55.80 m提高到5.80 m;当控制点数达到6个时,其定位精度接近于5.0 m,之后影像定位精度便不会再随控制点数的增加而提高;使用1个控制点和补偿模型,可将定位精度提高到4.0 m左右.实验表明:可通过添加少量控制点提高RPC模型的正射校正精度,在缺少控制点的情况下,使用补偿模型亦能使RPC模型达到相当的影像校正精度. 相似文献
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综合多特征的极化SAR图像随机森林分类算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为抑制相干斑噪声对极化SAR图像分类结果的干扰,本文提出一种综合多特征的极化SAR图像随机森林分类方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类(SLIC)算法生成超像素作为分类单元;然后,基于高维极化特征图像,利用训练好的随机森林模型,统计决策树的分类投票数,计算各超像素的类别概率;最后,利用超像素间的空间邻域特征,采用概率松弛算法(PLR)迭代修正超像素的类别后验概率,并依据最大后验概率(MAP)准则得到分类结果;实现综合利用超像素和空间邻域特征,降低相干斑噪声干扰的极化SAR图像分类方法。实验对比结果表明:本文方法能得有效抑制极化SAR图像中相干斑噪声的干扰,得到高精度且光滑连续的分类结果。 相似文献
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准确地获知灾区的建筑物损毁程度能为抗震救灾和灾后重建提供决策依据。利用震后极化合成孔径雷达(SAR)数据,该文提出了一种综合利用极化分解后多纹理特征的震后建筑物损毁评估方法。首先,用Pauli分解的π/4偶次散射分量剔除非建筑区;其次,用Pauli分解的π/4偶次散射分量的方差特征、对比度特征和Pauli分解的奇次散射分量的对比度特征识别倒塌建筑物,并分别基于区块计算建筑物损毁指数;最后,综合3个纹理特征完成建筑物的损毁评估。采用玉树震后RADARSAT-2数据和东日本大地震后ALOS-1数据的实验验证了所提方法对建筑物损毁评估的有效性,该方法对玉树城区和日本石卷城区的重度、中度和轻度损毁建筑评估的总体精度分别为74.39%和80.26%。与其他方法的对比实验表明,该方法能减少取向角的影响,对存留有少数与方位向平行的完好建筑物的倒塌区、大取向角的完好建筑区的评估更为准确。 相似文献
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针对传统泛概念树在进行正态云综合时出现雾化现象以及使用极大判定法进行遥感图像分类时缺乏类别信息的问题,提出了一种泛概念层次构建的改进算法,并基于改进的泛概念层次构建算法进行遥感图像分类。对TM遥感影像进行分类实验,并与常用的最大似然、最小距离、马式距离等方法进行遥感图像分类的对比试验,验证了本方法的有效性。 相似文献
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自组织神经网络在遥感影像分类中的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
竞争学习网络与Kohonen神经网络相比,由于不考虑邻域神经元,其网络结构相对简单。采用这种简化的网络结构,并对其学习算法进行改进,用最大、最小距离法设置的初始聚类中心来代替随机初始中心。实验结果表明,用改进的竞争学习网络对遥感影像进行非监督分类,在分类精度和效率上都有较大的提高。 相似文献
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