基于SAM遥感影像的分类技术研究

目的以混合像元提纯为突破口,研究遥感影像高分类精度的方法,以减少由于地物波谱的复杂性、传感器空间分辨率的局限性导致混合像元普遍存在而引起的影像信息不确定性和分类精度低指标性。方法利用光谱角（SAM）分类法,经过混合像元辨别和提纯、端元样区的定义等步骤,对影像进行分类。结果与传统最大似然分类法比较实验结果表明,SAM方法对地表覆盖比较复杂的零散地区遥感影像分类具有较高的精度。结论因选择合适的方法消除了混合像元,SAM是一种有效的遥感影像智能分类方法,对提高影像分类精度具有极为重要的实践意义。     

基于最小体积约束的非负矩阵分解模型的高光谱解混算法探究

高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法.     

基于GMM与图像多元特征的自动决策树分类方法研究

通过对Landsat 8OLI影像空间和光谱特征的分析,使用GMM描述各地物的分布特征,并利用EM算法估计其参数.在获得影像GMM贝叶斯分类信息的基础上,融合主成分、相异性纹理、FNDWI、NDBI和NDVI等其他多元特征,自动构建CART决策树对图像进行分类.结果表明,该方法的总体分类精度比其他方法最大提高3.82%,比利用影像其他特征的分类精度最大提高9.78%,而高斯混合模型信息的融合可显著提高林地、耕地等地物分类的生产精度和用户精度.     

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Fisher两类判别的机库目标识别

为实现根据波谱特征识别高分可见光遥感影像上的机库目标,通过分析影像上机库与其他常规地物之间波谱特征的区别,利用常规的Fisher两类判别法分类识别,并针对错分像元较多的问题构建逐层剥离法进行改进。结果表明:逐层剥离法可识别出77%以上的机库目标像元,错分像元较常规方法减少85%以上,能有效去除影像上大部分其他地物的干扰,具有更高的识别精度和效率。     

基于决策树判别的高温目标遥感识别方法

通常,高温目标与常温地物间光谱特征差异显著;但研究发现,Landsat8 OLI遥感影像中彩钢屋顶像元却与高温目标(林火)的光谱特征颇为相似,使用以往高温目标识别方法识别效果不佳。为实现高温目标的精确识别,引入决策树判别法;根据不同地物类型的相似程度构建决策树模型,针对各分支结点的相似地物类型,按定量指标分别进行特征波段筛选,确定反映地物间本质区别的判别函数,并经分类统计确定判别阈值。研究表明,所构建的决策树能够准确划分地物类型,在实现同一般常温地物有效区分的同时,能有针对性地区分高温目标与彩钢屋顶建筑,高温目标识别精度为97. 67%。     

高空间分辨率遥感影像分类最优分割尺度

在对高空间分辨率遥感影像进行分类时,为解决不同地物其空间尺度不同的问题,采用多尺度分割的面向对象分类技术,提出采用"对象完整面积个数最多法"的分割方法,研究得出道路、农田、居民地、裸地、水域的最优分割尺度分别为20、30、50、80和100,采用成员函数法对分割后的影像进行分类,并将分类后的结果与基于像元的监督分类结果进行了对比.研究结果表明:使用"对象完整面积个数最多法"实现最优分割的面向对象分类技术的分类精度高于基于像元的分类精度.     

面向对象的多层次规则分类地物遥感信息提取方法试验分析研究

监测土地覆盖变化是目前高分辨率遥感的重要应用领域，城市覆盖地物变更速度快、地物类型复杂，使用传统方法提取监测难度较大。针对此问题，选择云南省大理白族自治州上官镇为研究区，以GF-2 PMS遥感影像为数据源；采用面向对象的方法对研究区进行最优分割尺度分割，选取最优特征组合用于构建模糊分类规则，分层次进行地物提取，最终获得研究区地物类型分布图。运用混淆矩阵方法进行精度评价，面向对象的多层次规则分类法提取分类效果良好，分类总体精度达79.95%,Kappa系数为0.74。与基于像元的分类方法和单一尺度下面向对象的提取分类法相比，面向对象的多层次规则分类法精度明显提高，说明本方法运用于复杂地物提取分类具有较好可行性。     

基于SEaTH的决策树方法在区域尺度土地覆被分类中的应用

利用最大值合成法处理洮河流域2000年MODIS数据,得到归一化植被指数年最大值栅格数据,结合该区数字地面模型构造土地覆被分类数据集,采用SEaTH算法提取不同地类的特征阈值,构建决策树,对洮河青藏片区和黄土片区进行土地覆被分类,与NLCD-2000数据相对比进行精度评价.结果表明:决策树法能够较好实现洮河流域主要地物的识别并反映其宏观分布格局.青藏片区地物分类的总体精度为74%, Kappa系数为0.71;黄土片区地物分类的总体精度为63.8%, Kappa系数为0.57;青藏片区的分类效果总体要好于黄土片区.与最大似然法相比,决策树法在青藏片区的分类精度提高约10%,黄土片区分类精度提高约5%.     

基于高分遥感影像的城市精细土地分类研究

以湖北省咸宁市咸安区为研究区,选取2015年的Landsat遥感影像作为主要数据源,采用最大似然法对遥感图像进行土地利用一级分类,通过ArcGIS对城市一级地类进行定量分析,依托空间分析功能结合一级各类用地的空间布局,探讨基于高分影像的土地利用精细分类.实验采用混淆矩阵法来验证分类结果的精度,结果表明,总精度为93.7%.该分类方法能够有效提高城市土地精细分类精度和准确度.