基于改进分离阈值法的农作物遥感精细分类特征选择

为综合利用高空间分辨率可见光和红外遥感影像特征,提高分类处理效率,在分离阈值法的基础上提出一种结合图像二维熵的特征选择方法,解决了分离阈值法在特征选择时未考虑特征信息量的问题.利用随机森林分类器对选取后的特征子集进行农作物分类,并在同样的分类方法下与改进自适应波段选择方法和基于图像熵的密度峰值聚类波段选择方法进行分类精度对比.结果表明,所提出的方法既可提高分类精度和分类效率,又能降低特征选择的数量,还能进一步量化分析所选取的特征对各地物识别的效果.     

2003～2015年哈尔滨市道里区土地利用变化分析

分别选取哈尔滨市道里区2003、2009、2015年3个时期的遥感影像作为数据源,采用ENVI遥感影像处理软件结合Arcmap空间分析软件,选取监督分类的方法将3期遥感影像数据进行分类,根据道里区的土地利用特征,将土地利用类型分为6类:河流、湿地、草地、耕地、城市绿地和建设用地.然后将各种地物类型之间的变化情况进行分析...     

灰度和纹理特征组合的SAR影像SVM分类

针对利用单一特征进行分类的效果不理想、普适性不强等问题,提出了一种灰度和不同纹理特征组合的支持向量机(support vector machine, SVM) 分类方法,将由不同特征组合的SVM分类器用于SAR影像分类,并对几种不同的分类结果进行定性和定量比较分析. 实验结果表明,灰度和不同纹理特征组合的SVM分类方法能够取得较高的分类精度,其结果要优于传统的单一纹理特征分类,是一种有效的SAR影像分类方法.     

湿地景观动态的遥感监测

对扎龙湿地景观进行动态的遥感监测,基于1979、1999、2017年扎龙湿地3期Landsat卫星遥感影像数据,以扎龙湿地1990年地形图为基准,在遥感图像处理软件(ArcGIS10.2和ENVI5.3)以及景观分析软件(FRAGSTATS4.0)的支持下,对扎龙湿地遥感影像进行非监督分类,按照不同的景观类型分为明水、...     

利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割

遥感影像分割是影像解译与分析的必要过程,随着深度学习在特征表达上的优势逐步显现,以深度网络为基础模型的影像语义分割已成为自动分割的主要研究趋势.该文提出了一种基于深度残差网络的多尺度语义分割模型,旨在针对小样本遥感影像数据集,提高具有不同尺度分割对象的遥感影像分割精度.首先将深度残差网络以全卷积网络形式进行微调,实现端到端语义分割模型结构构建;然后针对全卷积网络粗糙分割输出的问题,引入Atrous卷积精细化模型上采样过程,进而提高输出标签图精度;最后针对小样本数据进行随机多尺度数据增强,通过样本扩充提高模型分类精度和鲁棒性.试验基于ISPRS 2D Vaihingen语义分割数据集,影像分割结果的分类精度达到89.7%,尤其在小尺度对象上具有较好分割效果.     

不同融合算法对ETM＋遥感影像分类精度的影响分析

以福州市南台岛的ETM＋遥感影像为基础数据,利用ERDAS Imagine8.7、ENV14.0等遥感影像处理软件,运用主成分法（PCA）、乘积法（MLT）、Brovey变换和HIS变换融合算法对ETM＋遥感影像全色波段（第8波段）与多光谱波段（第1-5、7波段）进行融合试验;从融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度等角度对融合后的影像进行比较分析;对各种融合后影像进行非监督分类,并评价各种分类结果进行精度,为用户进行影像分类前选择融合方法提供参考。     

小波系数插值支持下的遥感影像混合像元分解

针对遥感混合像元分解中不能有效利用空间邻域信息的问题,提出一种基于超分辨率重建的分解方法. 通过小波系数双线性插值获得遥感影像的超分辨率影像,对超分辨率影像进行监督分类生成超分辨率分类图,最后通过窗口统计得到原始分辨率下各地物的丰度图. 广州城区的模拟TM遥感影像试验表明,该方法的分解精度
在3种方法中最优,能够较充分利用空间邻域信息,提高混合像元分解精度,为混合像元分解提供了新的途径.     

农田遥感识别方法与应用

农田识别是进行作物的长势监测、产量预报和时空特性研究的基础,能够为国家农业政策的制定提供数据支撑。基于像元的传统农田遥感识别方法只利用了影像像元的属性信息,造成农田识别精度不高。面向对象的识别方法根据多尺度分割后得到对象的光谱、形状和纹理属性分类,提高了农田识别的精度。随着航天技术快速发展,与中低分辨率影像相比,高分辨率遥感影像能够提供更丰富的光谱、形状和纹理特征的目标地物,但同时信息量和数据量呈几何级数增加的高分辨率遥感影像给现有的农田遥感识别方法带来极大挑战。回顾了中低分辨率和高分辨率的农田遥感识别方法的研究进展,重点阐述了多尺度分割与三种监督型机器学习算法组合的面向对象的识别方法。结果表明,以机器学习算法为基础的面向对象分类的总体精度都高于96%,卡帕系数均超过0.93。     

纹理信息对Spot5影像分类的影响

遥感影像的纹理分析是一种非常重要的提高影像分类精度的一种手段,怎样借助纹理对影像进行分析,解决不同地物的识别,满足一定的分类精度,对遥感影像研究具有非常重要的意义。本文就采用面向对象的纹理分析方法,研究纹理对Spot5影像分类的影响。     

基于频繁模式的选择性集成

针对集成学习方法在处理大规模数据集时具有计算复杂度高、基分类器数目多、分类精度不理想的问题,提出一种基于频繁模式的选择性集成算法. 该算法利用频繁模式挖掘的原理,将未剪枝的集成分类器和样本空间映射为事务数据库,并利用布尔矩阵存储分类结果,然后从中挖掘频繁基分类器组成最终的集成分类器,达到选择性集成的目的. 实验结果表明,与集成分类算法Bagging、AdaBoost、WAVE 和RFW 相比,该算法减小了集成分类器的规模,提高了集成分类器的分类精度和分类效率.     

面向地理国情监测的CRF遥感影像分类

针对地理国情监测中地表覆盖信息的提取,提出了一种基于条件随机场的高分辨率遥感影像自动分类方法.与面向对象的传统分类方法不同,该方法基于概率图模型分别计算像素级和对象级的势函数,以及像素与它所属对象之间的层间势函数,将所得势函数统一到一个CRF模型中进行图割求解.该方法较充分地表达了像素与对象之间的关系,从而降低了对象分割误差传递对影像分类结果的影响.以“高分1号”遥感影像为实验数据,借鉴地理国情普查中地表覆盖分类体系进行实验验证.分类总体精度和平均精度分别达到91.08%和86.95%,远高于基于面向对象的分类结果.     

SIFT特征匹配无人飞艇多光谱影像拼接

无人飞艇抗风能力弱、稳定性差且不符合航摄规范,采用传统方法对其所获取的影像进行拼接往往达不到较高的精度. 为此,该文提出一种基于尺度不变的特征变换进行多光谱遥感影像特征匹配的拼接. 将多光谱信息引入SIFT特征向量集,采用BBF(best-bin-first)算法和随机抽样一致性方法进行粗、精匹配处理和误差剔除,以SIFT特征匹配计算的最优变换矩阵实现光谱影像拼接. 对无人飞艇获取的多光谱影像拼接实验结果表明,所提出的方法能获取大量匹配特征点,且影像间的变换矩阵稳健,光谱影像拼接精度和效果能满足判读解译的需求.     

基于Landsat-8监督分类与非监督分类的土地利用分类方法比较

本文以遥感监督分类和非监督分类原理为研究基础,采用2018年Landsat-8遥感影像作为基本数据源,利用监督分类和非监督分类中的最大似然和ISODATA分类法对宿州市埇桥区遥感影像进行处理,最后对分类的结果进行精度评价。通过分析可知,监督分类的分类效果更好,非监督分类虽然精度较低,但其不需要先验知识,所以分类速度更快。因此,在分类时,要根据实际情况来选择合适的分类方法。     

一种基于自适应高提升滤波的遥感影像的阴影处理方法

利用遥感影像的颜色特性,基于亮度的阈值检测方法,将阴影区和光照区进行分割;通过高提升滤波方法对阴影区域进行补偿处理.实验证明,对分割出的遥感影像的阴影区域进行补偿处理后,区域内形状信息更加明显.经如上方法预处理后,明显提高了遥感图像超块分割的精确度,进而提高目标物体提取的精度.     

基于改进组合赋权的TOPSIS法在数控机床选购中的应用

数控机床的评价和选择是一个复杂的多指标决策问题,为了提高数控机床选购的客观性和科学性,在分析数控机床的性能评价指标的基础上,提出了基于改进组合赋权的TOPSIS法的机床设备优选方法.该方法结合改进的层次分析法(AHP)与熵权法确定机床选购评价指标的权重,修正了单指标权重的缺陷.实例分析表明,新的评价方法得到的评价结果更加合理,更符合实际.     

基于决策树方法的遥感影像分类

以齐齐哈尔市辖区为研究区域,利用分类回归树（Classification and Regression Tree,CART）算法从训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和地学辅助数据建立研究区的决策树模型.用实测的GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法（Maximum Likelihood Classification,MLC）进行对比.结果表明,基于CART的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为82.24％和0.77,分类精度较MLC监督分类方法有明显提高,有较好的分类效果.     

基于熵权-GRA-TOPSIS的组合评价模型在黑龙江省城市经济发展综合评价中的应用研究

针对城市经济发展水平的综合评价问题,利用描述宏观经济发展的多指标数据,结合GRA与TOPSIS各自的优点,构建考虑熵权下将二者结合的组合评价模型.主要思路:首先对多指标数据进行标准化处理并得到评价对象的最优与最劣参考序列,进而利用熵权法求出各指标权重;其次分别计算各评价对象与最优及最劣参考序列的优劣关联系数并利用指标权...     

多分类器融合算法研究与应用

分类算法是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域.单一的分类算法一般会得到不同的分类结果,多分类器融合算法可以将各分类器的结果进行集成来提高系统的分类性能.该文提出一种多分类器融合算法进行分类分析,结果证明该算法在解决目标分类中具有优越性.     

基于高斯低通滤波的超光谱遥感图像分类研究

在超光谱遥感图像的分类中,图像的类别可分性代表了图像的自然属性并决定了分类器能够达到的最优性能。在研究影响分类效果诸因素的基础上,提出了利用高斯低通滤波提高类别可分性的方法,在假设数据为多元正态分布的基础上,用Bhattacharyya距离衡量滤波前后样本集的类别可分性。在此基础上,构造了分类器,并进行了实际的分类测试。实验结果说明高斯低通滤波器能够提高类别可分性,因而能够提高分类精度。     

结合模糊熵和遗传算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法. 基于模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3 个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集.使用改进的模糊指数熵作为分类判据,提高了分类准确性. 通过遗传算法确定模糊熵参数的最优组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据仅含有4 个模糊熵参数,减小了搜索空间. 针对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法、模拟退火模糊熵法和使用未改进的模糊指数熵的遗传模糊熵法进行了比较. 实验结果表明,所提方法能自动而有效地选取双阈值,且分割效果优于其他3 种双阈值分割方法.