基于SVM的遥感影像监督分类方法研究 ——以天水市三阳川地区为例

遥感影像分类技术是研究土地利用、规划与地理空间信息分析的重要技术手段,遥感影像分类的模型算法在各类遥感图像分类应用中起着重要作用.文章通过实地踏勘数据与图像纹理与光谱信息对比分析选择训练样本,对SVM支持向量机等6种分类方法进行结果分析与分类精度评定并得出结论.通过分类实验数据对比分析,得出基于SVM分类方法的精度高于...     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

小样本学习在高分遥感影像分类与识别中的应用

遥感影像分类与识别是近年来深度学习以及图像分类与识别研究的热点,其中一个关键问题是因样本数据集的数据较少而极易出现过拟合。许多图像分类的模型和方法并不完全适用于遥感影像分类,将小样本学习与遥感影像处理结合起来,实现遥感影像数据增强和识别模型优化是一个可行的思路。根据小样本学习的发展现状,针对特征提取、模型分类方法,归纳总结了典型学习方法的原理及其在相关领域的应用; 分析遥感影像处理的现状和存在问题,基于适用场景、优缺点对各方法进行了比较; 通过分析小样本学习在高分遥感影像分类与识别上的应用,发现引入注意力机制和迁移学习后,小样本学习能够用于样本数据量小的遥感影像分类。     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

基于DCNN的高分辨率遥感影像场景分类

针对传统场景分类方法不能准确地表达高分辨率遥感影像丰富的语义信息问题,提出了一种基于卷积神经网络的高分辨率影像场景分类方法.此方法大致分为3步:第1步,依据不同卷积窗口做卷积运算提取颜色,纹理和形状等低阶特征;第2步,利用池化层将这些低阶特征进行过滤,得到重要特征;第3步,重组提取出来的特征以形成高阶语义特征进行场景分类.在具体实验中利用三个不同尺寸的卷积核对数据集进行分类探究,并且使用了数据增广、正则化和Dropout等手段,提升模型对新样本的适应能力,很好地解决了过拟合问题.该方法在所进行的实验中表现良好,在WHU-RS19数据集上取得了88.47%的准确率,和传统的场景分类方法相比,显著提升了分类精度.     

结合高分辨率多光谱影像和LiDAR数据提取城区建筑

结合IKONOS影像和LiDAR数据,应用面向对象分类分析方法试验提取高分辨率多光谱卫星影像城区建筑物.处理流程包括如下步骤:(1)影像融合增强;(2)影像分割;(3)影像对象分类;(4)建筑物对象几何形状规则化处理.试验结果表明,面向对象分类分析是一种适于利用高空间分辨率遥感影像数据进行城区建筑物制图的有效方法.该方...     

混合光谱分解实验研究

混合光谱分解研究对提高遥感识别地物信息精度具有重要意义.实验室模拟混合光谱分解模型可以作为遥感影像混合像元分解的基础,为地物分类提供经验模型和理论依据.对土壤-植被混合模型进行实验室模拟,对原始光谱反射率进行一阶微分、对数、去连续统变换,运用特征波段法和相似系数法拟合回归方程,并对比模型精度.结果表明基于对数变换数据的...     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

基于CART决策树的ZY-3卫星遥感数据土地利用分类监测

通过分析ZY-3卫星遥感影像光谱特征、数据质量,探讨其遥感影像在土地利用分类监测领域的应用前景.基于遥感影像特征,结合面向对象的分析思想,选择训练样本构建决策树分类模型,进行土地利用计算机自动分类,并通过混淆矩阵和Kappa分析对分类精度进行评价.研究表明：1)基于决策树模型和面向对象分类方法,ZY-3卫星遥感影像分类总体精度为88.76%,有助于提高影像分类精度;2)在分类模型中,ZY-3卫星影像对水域、耕地、公路用地和林地影像辨识度较高,而对于其它用地类型相对不足.3)ZY-3卫星数据高分辨率影像特征明显,影像可用于土地利用分类监测.     

一种针对小训练样本的低空遥感影像分类方法

受低空遥感影像数据性质影响,在针对小训练样本时分类精度欠佳.提出了一种针对小训练样本的低空遥感影像分类方法(ELM-CF).方法 首先通过等价局部二值模式提取低空遥感影像的纹理细节;然后联合光谱与纹理特征构建组合特征以增强像元描述唯一性,降低分类中对训练样本的依赖;最后利用极限学习机对组合特征进行分类.为验证方法的有效性,选用2组无人机影像,并随机抽取占每类总量0.1％的像元作为训练样本进行实验.实验结果表示明本文方法对两组数据的总体分类精度分别为96.4％和97.6％,且具有较好的时效性.     

利用TM影像提取土地利用/覆被信息的最佳波段研究

以土地利用/土地覆被信息的提取为目的,选定武汉市江夏区的TM遥感影像为试验数据,在对其信息特征进行统计与分析的基础上,通过采用最佳指数因子(OJF)并综合试验区地物光谱特征的分析方法进行TM 影像最佳波段选取的研究.结果表明:TM543波段组合为土地利用/覆被遥感中TM 影像的最佳波段组合,其合成的假彩色影像具有很好的...     

高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用

为了分析高分辨率遥感影像在土地覆被监测中的适用性,以SPOT5和"资源一号"02C卫星高分辨率遥感影像为数据源,对两种数据的波段组合和数据融合方法进行分析评价,并建立相应的土地覆被解译标志,提取研究区2005年和2012年两期土地覆被信息,基于RS和GIS软件平台,从面积变化、土地利用动态度和转移矩阵3方面研究了土地覆被信息的变化规律。研究结果表明,经过有效合成和融合处理的高分辨影像最大限度地保持了影像的纹理和光谱信息,可以正确识别并提取地物变化边界线,研究成果可为高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用提供一定的参考和依据。     

遥感图像土地覆被专题信息提取方法综述

土地覆被是全球变化研究的重要内容,而专题信息获取是其研究的前提和基础,如何有效地利用丰富的遥感数据源获取高精度的土地覆被专题信息,对于实时动态监测具有重要的意义.在综合分析当前主要的遥感信息提取方法基础上,将土地覆被专题信息提取方法归纳为目视解译、基于统计分析的图像分类、多源信息复合和基于对象的专题信息提取四大类,并综述了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,最后对其研究方向和发展趋势进行了展望,指出地学专家知识、人工智能、非线性理论以及“面向地块”的信息提取方法是其发展方向.     

Knowledge-based land use/cover classification of remote sensing image in Kenli, Shandong Province, China

Quantitative remote sensing methods have been widely adopted for land use/cover information extraction. However, in the Yellow River delta, spectral confusions between different surface features are common, which always introduce errors into the ordinary automatic spectral classification. A knowledge-based land use/cover classification is tried. Based on a systematic analysis of the spectral characteristics of different land use/cover types in the study area, several index models derived from TM digital data of Kenli County are built, which can make pixels of certain land use/cover types enhanced. With the combination of the index models, the expert knowledge of the area and some ancillary data, such as land use maps and soil maps based on ground surveys, rules of every class are determined to extract the land use/cover information. Accuracy evaluation shows that without any manual modification, the land use/cover information determined with remote sensing is 81.8% and accuracy for the spatial distribution of land use/cover cross checked with a random sample is 84.5%. Therefore, this approach provides an effective means for land use/cover information extraction in the Yellow River delta and can be used as reference for other areas where spectral confusions commonly exist.     

基于GIS与遥感的土地利用变化及区域比较研究

研究区域内不同土地利用类型转移速率及转移原因,并通过与其它典型区域的比较分析,可为区域土地持续合理利用提供决策依据.提出了一种基于遥感和地理信息系统并借用常规的土地科学时空演化模型来研究区域土地利用变化的方法.利用该方法,对长株潭地区土地利用变化进行了研究,并与典型区域六盘山区和厦门进行了比较.结果表明:长株潭地区土地利用变化表现为耕地减少而城镇工矿用地增加,这种变化以长沙最大,株洲次之,湘潭最小;区域内三市的土地利用综合动态度和土地利用转移速率大小依次为长沙、株洲和湘潭.结合对长株潭地区与典型区域六盘山区和厦门土地利用变化综合动态度的比较分析发现,土地利用变化与区域经济发展水平及其阶段有关,同时还受其它因素的影响.     

利用国产CBERS卫星影像进行矿业城市土地覆盖分类

中巴地球资源卫星(CBERS)作为目前最主要的国产资源卫星,在土地覆盖监测中具有广泛的应用前景。结合土地覆盖遥感分类新技术的发展和应用,以典型煤矿城市为例,对CBERS遥感影像应用于矿业城市土地覆盖分类的若干新方法进行了试验与分析。在这些新方法中,面向对象分类方法克服了传统基于像素分类中存在的问题,支持向量机在分类精度方面比传统分类器具有一定的优势,混合像元分解方法则实现了亚像元级地物成分比例的估算。这些新方法的有效应用将促进国产卫星数据源在典型区域的应用,同时服务于遥感专题应用信息处理精度的改进和提高。     

地理国情普查中地表覆盖信息提取技术研究

地理国情普查的开展,促使地表覆盖信息提取技术向智能化、高效化发展;以西藏地区作为研究区域,选用2011年11月空间分辨率为0.5 m的WorldView_2影像作为数据源,采用目视解译、计算机自动解译、计算机人工交互解译3种遥感信息提取方法进行土地覆盖信息提取;通过实验对比分析,3种解译各具优势与不足,分类结果精度与遥感影像质量与解译区地形复杂程度和目标地物种类息息相关,在地理国情普查过程中需要综合使用.     

论基于遥感的矿区土地利用/覆盖分类体系

针对矿区 LUCC 研究中合理确定土地利用/覆盖分类体系的探讨。在国内外分类体系研究现状阐述的基础上,分析了现有土地利用或覆盖分类体系存在的问题,详细分析了基于遥感的土地利用/覆盖分类体系的必要性,提出了制定标准时应遵循的主要原则,最后针对矿区的特点提出了建立分类体系的两种模式。     

吉林省西部景观格局的变化分析

文章应用RS和GIS技术,获取1985-2000年景观格局变化的信息,选取其特征参数,定量 地分析景观格局的变化过程,以确定其变化的总趋势,为生态经济建设提供基础数据和立论依据。     

福州市土地利用/覆被的数量结构变化分析

为了增进对土地利用空间格局变化理解,在遥感和地理信息技术的支持下,对福州市土地利用空间格局的数量变化进行了研究.首先对来自遥感影像建立起的福州市土地利用空间数据库进行提取,然后运用土地利用空间格局的数量模型,获得了1988年和2004年两个时期各个土地类型的洛仑兹(Lorenz)曲线,并且参照了集中化指数、多样化指数和土地利用程度指数,对土地利用空间格局变化进行了定量分析,为合理开发区域土地以及编制土地利用规划等提供依据.