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1.
高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类   总被引:3,自引:3,他引:0  
提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。  相似文献   
2.
遥感物理基础课程是遥感科学与技术类本科专业的大类平台课,是后续专业课的基础.针对遥感物理基础课程内容在全国各高校过度差异化的问题,对课程内容进行了组织和设计建议,以电磁波原理及应用为出发点,分章节论述了相关知识点及其联系,并设计了教学实验以帮助学生理解和巩固课程的知识.同时对该课程与先修和后续课程的衔接以及教学方法进行了探讨.  相似文献   
3.
针对目前高空间分辨率遥感影像(简称高分遥感影像)地物全自动提取无法完全实现的现实,本文结合自然地物的光谱和纹理特征,提出一种面向对象的高分遥感影像典型自然地物半自动提取方法.首先构建最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)进行影像初始分割,根据影像灰度平均归一化值和标准差统计对象的光谱、纹理等特...  相似文献   
4.
数字图像处理技巧是继2004年“数字图像处理”课程获得国家精品课程以来,遥感信息工程学院面向全校开设的首批通识教育选修课之一.课程组对该课程教学内容、教材、教学方法与手段、网络资源建设和师资队伍等方面进行建设与改革,其成果在教学实践中得到推广应用,取得了优良教学效果.  相似文献   
5.
利用地物的几何属性改进影像分类效果   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用地物的几何属性修正分类,以避免分类中的光谱混淆问题。首先介绍了方向对称变换,然后给出了在监督学习确定尺度因子的基础上,利用方向对称变换提取空间物体的几何属性及利用这一属性改进分类结果的过程。在尺度因子和方向对称变换的计算中,还对多重影像的结合问题进行了探讨。实验结果表明,文中所提出的方法对改进遥感影像分类具有一定效果.  相似文献   
6.
结合光谱、纹理与形状结构信息的遥感影像分割方法   总被引:4,自引:1,他引:3  
针对目前遥感影像分割中多特征利用的问题,提出一种综合利用光谱、纹理与形状信息的分割方法.该方法在进行初始分割的基础上,统计区域的光谱和LBP纹理特征;然后依据光谱、纹理与形状特征计算相邻区域之间的异质性,并以此为基础构建区域邻接图(region adjacency graph,RAG);最后在邻接图的基础上采用逐步迭代优化算法进行区域合并获取最终分割结果.采用QuickBird和SAR影像的分割试验,证明该算法能充分利用影像中地物的光谱、纹理与形状信息,分割效果良好,效率高.  相似文献   
7.
高分辨率遥感影像目标形状特征多尺度描述与识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
在高分遥感影像中,同类地物目标形状具有多样性,单一尺度或单一形状模版不足以描述同类目标的形状。本文利用小波变换和Fourier描述子构建了一种目标形状的多尺度描述模型,并基于该模型给出了一种新的面向对象的高分遥感影像目标识别方法。从上到下,该模型采用尺度依次减小的小波近似系数对原始形状进行近似表示,并利用Fourier描述子对其进行定量描述。利用语义规则综合考虑多个尺度下的识别结果,得到最终识别结果,减小小尺度下分割目标破碎和大尺度下小目标无法识别造成的影响,提高识别精度。基于本文方法分别对高分遥感影像中的飞机和建筑物进行识别,对比实验表明,该方法具有较高识别精度。  相似文献   
8.
基于绝对编码测角算法的电子经纬仪研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于CCPD响应特性的绝对编码测角算法,介绍了基于该算法的绝对编码式电子经纬仪系统的实现。  相似文献   
9.
数字图像处理技巧是继2004年"数字图像处理"课程获得国家精品课程以来,遥感信息工程学院面向全校开设的首批通识教育选修课之一。课程组对该课程教学内容、教材、教学方法与手段、网络资源建设和师资队伍等方面进行建设与改革,其成果在教学实践中得到推广应用,取得了优良教学效果。  相似文献   
10.
根据基于区域增长的面向对象图像分割的本质特点,将统计学习理论与最小生成树算法相结合,提出了一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则。将该图像分割准则应用于多种遥感影像数据进行分割实验,其结果表明基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则能通过简便的参数设置,即可以较好地实现不同尺度目标的图像分割,同时又能对纹理区域进行有效分割,能获得良好的区域边界和较好的抗噪声性能,并在海岸带大比例尺无人机正射影像的图像分割实践中得到了较好验证。  相似文献   
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