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像元信息分解和决策树相结合的影像分类方法 总被引：7，自引：1，他引：6
该文提出了一种基于像元信息分解和决策树相结合的遥感自动分类方法。选择广州市番禺区作为研究区。用像元信息分解和多变量决策树法把TM影像分为水体、植被、水泥地、土壤4种基本组分,分离成4类树枝;分别以4种基本地物组分作为分类掩膜,采用BP神经网络分类、形状指数提取、光谱特征提取等复合方法进行分枝,并开展野外遥感调查,以提高和验证分类精度。结果表明：该方法保证了分枝时地物的纯洁度,有效地避免了地物提取时多余信息的干扰和影响,提高了分类精度。结合实地调查数据与最大似然分类算法进行对比实验,表明该模型比最大似然总体分类精度高16％。 相似文献
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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引：5，自引：0，他引：5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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基于元胞自动机的海上溢油扩散模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
利用逻辑回归算法和决策树C5.0算法分别获取溢油扩散的转换规则,并构建了基于逻辑回归的CA模型和决策树CA模型。这两个模型仅需要设置起始影像、影响因子和权重等少数的变量,便可以方便地模拟出溢油的动态变化情况。把逻辑回归CA模型和决策树CA模型应用到Deep Spill项目的海上溢油模拟实验,结果表明逻辑回归CA模型的模拟总精度达到96.4%,Kappa系数达0.893,而决策树CA模型的模拟结果更为理想,其精度和kappa系数分别提高了0.2%和0.006。利用元胞自动机能够很好地模拟并预测出海上溢油的动态变化,可以满足对溢油快速响应的要求。 相似文献
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一种基于生物群集智能优化的遥感分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种基于生物群集智能(swarm intelligence-based)的遥感影像分类新方法. 智能式分类是遥感研究的热点和趋势. 设计出一种新的实数制编码的粒子群遥感影像分类器(PSO-Miner), 在分类规则提取时, 粒子能自动寻找各个波段的最优分割点. 并且该方法所提取的分类规则毋需通过数学公式来表达, 能更方便和准确地描述自然界中的复杂关系, 比数学公式更容易让人理解. 将该方法应用于番禺地区的遥感影像, 取得了较好的分类结果. 并与See5.0决策树方法进行了对比研究, 实验结果表明, 基于群集智能方法的分类精度比决策树方法的精度更高. 相似文献
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遥感尺度转换研究进展 总被引：12，自引：0，他引：12
造成遥感问题复杂化的重要原因之一就是不同遥感测量方式获取的数据及地面测量数据在尺度上的不一致。在应用不同尺度的遥感数据时,尺度转换显得格外重要。该文阐述了遥感尺度转换所解决的问题,并针对国内外研究现状,分别论述基于像元和基于对象的遥感尺度转换的研究进展,对各种尺度转换方法的转换效果进行分析。最后对遥感尺度转换研究的发展趋势与前景进行展望。 相似文献
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本文综合运用GIS和RS技术,针对大埔县山地城镇的特点,选取地形地貌因子、生态敏感性因子、限制性保护因子和交通、城镇区位因子参与土地适宜性评价,利用层次分析法（AHP）获取各评价指标的权重值,然后运用多因子权重叠加分析模型对其城镇拓展空间土地适宜性进行评价,并根据适宜性大小划分出优化建设区、适宜建设区、限制建设区和禁止建设区4个等级。其中优化建设区面积235.75 km2,占总面积的9.51%;适宜建设区352.17 km2,占比14.21%;限制建设区1643.92 km2,占比66.33%,禁止建设区218.54 km2,占比8.81%,另外还有水域27.99 km2,占比1.12%。 相似文献
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