基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

高分辨率遥感影像自动分类方法研究

近年来,高分辨率遥感影像在土地利用分类工作中被广泛使用,采用计算机自动分类的方法可以提高分类的工作效率.该文讨论了自动分类处理的流程,自动分类的主要方法,列举了典型的分类案例,分析自动分类中存在的困难,并提出了解决的思路.     

基于主成分融合的遥感影像分区分类方法探讨

以丹江口水库库区的典型地段为实验区,在对遥感影像进行主成分融合的基础上,采用分区分类法对影像进行分类. 结果证实与传统的分类方法相比,采用该分类方法后,遥感影像的分类精度有较大幅度的提高,整幅影像的分类精度提高了近12个百分点,特别是在分区效果较好的西北山地区和东南丘陵区,分类精度提高的更多,达到16个百分点左右.     

GIS支持下的山区遥感影像决策树分类研究

以福建省顺昌县为研究区,首先利用光谱、纹理等信息对森林进行初分类;在此基础上,分析各森林类型在不同地形条件下的混淆情况,借助GIS手段,建立再分类规则,实现森林分类精度的提高。从分类总精度看,再分类结果较初分类结果高出9.11%,而Kappa系数则高出0.134 8,说明GIS支持下的决策树分类可较大幅度地提高南方山地丘陵区域的森林分类精度,具有良好的应用前景。     

高光谱遥感波段选择的非线性投影寻踪方法

针对高光谱遥感波段选择问题，提出了一种非线性投影寻踪指标，构造了投影寻踪迭代算法．对植被高光谱遥感图像的实验分析表明，该方法所选出的三个特征波段基本上相当于三个主成分方向所包含的信息量，特别是提高了易混类别的分类精度．     

贵州山区CBERS影像的水体自动提取

以贵州省清镇市为例,分析研究区的CBERS影像,利用3S技术,基于光谱特征,重点区分贵州山区的阴影和水体,通过建立分类模型,对研究区的水体信息实现自动提取,并将分类结果与传统分类结果对比,评价分类精度。     

基于Matlab的GA-BPNN遥感图像分类

在高原山地等地类复杂地区,传统遥感分类方法和标准BP神经网络分类方法存在一定的局限性,提出了基于Matlab的遗传算法优化的BP人工神经网络遥感图像分类方法。以Matlab神经网络和遗传算法工具箱为平台,在对数据源进行主成分分析特征选择的基础上,用量化共轭梯度法改进标准BP算法,采用GA优化BP网络的隐层神经元数目和初始权重,并以香格里拉县ETM+遥感图像为例,在DEM地形数据辅助下,训练网络使其收敛,仿真输出。结果表明,该方法分类总精度为84.52%,Kappa系数为0.8317,比最大似然法分类精度提高了9.08个百分点,验证了GA优化的BP网络遥感图像分类的可行性和有效性。     

两种影像融合方法在分类中的应用与比较

随着遥感影像融合技术的应用越来越广泛，影像融合不仅要求能够提高空间分辨率，更重要的是保持原有影像的光谱信息，减少失真。文章以两种具有代表性的融合算法（IHS变换与主成分变换）在ETM＋影像中的分类应用为例，对两种算法的分类结果进行定性和定量的对比与分析。     

光学遥感影像土地利用分类方法综述

土地是实现经济社会高质量发展的基础性资源,光学遥感影像以时间、空间、光谱等特有的优势为土地利用变化的发现、识别、分析提供了很好的支持,利用光学遥感技术提取土地利用变化信息已经成为重要的研究领域。论文以近年来土地利用分类相关文献为基础,分别从数据源、处理流程、处理精度、计算效率等角度对土地利用分类应用较为广泛的目视解译、监督分类、非监督分类、深度学习等四类方法进行了分析和总结。最后展望了光学遥感影像土地利用分类方法的发展方向     

高光谱遥感影像分类算法并行处理设计与实现

探讨高光谱遥感影像分类算法处理遥感影像速度。通过光谱角度匹配（SAM）、光谱相关系数匹配（SCM）、信息散度匹配（SIDM）、光谱波形匹配（SWM）进行并行化改造设计,将改造的并行化算法应用到湖北大冶遥感影像数据分类处理中,结果表明并行化算法能够有效完成高光谱遥感影像分类,数据量增大,并行化处理速度加快,数据量为158×382×1092时, SAM 并行处理速度是串行处理速度的25．68倍、SCM 为25．41倍、SIDM 为17．55倍、SWM为23．68倍。并行分类算法处理遥感影像分类速度较串行分类算法处理快。     

西南丘陵山区土地整理现状与对策研究

西南丘陵山区的土地整理工程受其独特的地形地貌条件、变化无常的气候,破碎的土地资源、不均的水资源分布以及频发的自然灾害等因素的影响,具有一定的特殊性.根据对多个已实施的土地整理项目调查研究发现目前西南丘陵山区土地存在重视增加耕地数量,但忽视提高耕地质量,工程设计脱离实际,与相关规划衔接不够等关键问题,并对这些问题的产生原因进行了深入分析,提出了相应的解决这些关键问题的对策和措施.     

基于多源国产高分辨率遥感影像的山区河流信息自动提取

高分辨率遥感影像地理信息是研究山区河流的重要数据源。针对山区地物类型复杂、河道狭窄等原因导致的河流表面信息提取完整性差、河宽难以自动提取且精度低等问题,结合随机森林(RF)和神经网络(ANN)算法,建立了河流表面信息提取方法RF-ANN。该方法支持并行运算且能降低热红外数据尺度辅助去噪,实现了对河流表面信息的像素级提取。利用Laplace算子及边缘算法改进了RivWidthCloud河宽提取算法,使其不需要人工设定判别阈值,提升了算法的普适性。以国产GF-1、 ZY-3卫星影像为主要数据源,选取黄河一级支流皇甫川为研究区域。利用所建立的方法提取了皇甫川流域2级及以上河流的河流表面信息和平滩河宽。结果表明：RF-ANN的河流表面信息提取精度达到94.7%。提取河宽的平均误差为1.07 m(约0.5个像素),提取的最小有效河宽为6.1 m(约3个像素),提取河宽与检验河宽的R²和RMSE分别为0.93和1.52,宽度小于10 m极细河流、 10～30 m细小河流、 30～90 m较细河流及90 m以上较宽河流的河宽提取误差分别为18.5%、 8.8%、 2.0%和0....     

基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法

针对肿瘤基因数据因维度高和冗余基因较多而导致分类精度低的问题,提出一种基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法.该方法首先使用PCA算法剔除冗余基因,获得预选特征基因子集;然后利用信息增益算法对预选特征基因子集进行优化选取,得到特征基因子集;最后采用不同分类模型对特征基因子集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法提高了基因表达谱的分类精度,从而表明致病基因被有效地选取出来.     

遥感影像分类方法的研究

该文基于ERDAS的KnowledgeEngineer分类方法原理,提出一种多信息源、智能化、程序化的阈值分类技术,利用空间模型语言SML（SpatialModelerLanguage）编程实现遥感影像的分类,进而克服了传统分类方法只能针对单一信息源的局限。研究工作以1999年ETM＋遥感影像临港新城为例,将该方法与传统的监督分类方法进行比较和精度评价。结果表明,阈值分类法比监督分类法分类精度高,指标Kappa系数由0.6109提高到0.8204。该方法可通过模块实现多信息源的调用,从已分类图像中提取确认的分类信息,达到一定的智能化,减少人为的重复性操作。     

植被高光谱遥感分类方法研究

结合具体的OMISI高光谱遥感数据,对各种常用植被高光谱遥感分类方法进行分类训练,通过比较分类性能,得到各种方法在植被高光谱分类中的若干应用规律和分类过程中选择最优分类方法的一些技巧。在此基础上,提出将传统分类方法与基于光谱特征匹配的分类方法相结合对高光谱图像进行分类的方法。     

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mean-shift聚类过程的遥感影像自动分类方法

提出了一种稳健的自动分类方法——自适应mean-shift(AMS)算法.该方法基于mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高.自适应mean-shift算法根据数据分布特点自适应地确定带宽的大小,利用采样点估计模式来设计自适应估计器,自适应估计器将每个数据点与不同尺度的核函数联系起来,当核函数满足一定的条件时,AMS迭代过程收敛于极值点(mode),自适应AMS算法是一种归一化的密度梯度估计算法.采用TM影像进行分类试验,试验结果表明:该算法自适应程度高,精度也能满足要求,是一种稳健的自动分类方法.     

山区丘陵公路边坡灾害风险评估模型研究与探讨

近年来,山区丘陵公路边坡病害问题日渐突出,滑坡、崩塌等边坡灾害频频发生,给公路交通运营和人民生命财产安全造成了巨大威胁,因此,目前急需建立一个适用性强的、准确合理的山区公路边坡灾害风险评估模型,以求获取更准确更全面的评估结果,从而为公路边坡灾害防治工作提供有力的信息支撑。针对上述问题,本文在对几个较为成熟的灾害评估模型优缺点进行总结分析的基础上,结合山区公路边坡实际情况和专家意见,构建了一套系统全面的山区丘陵公路边坡灾害风险评估模型,可为公路部门制定具有针对性和适用性的防灾减灾方案提供一定的决策支持。     

基于模糊C均值和BP神经网络的遥感影像自动分类算法

针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自动选取其中的纯净像元作为训练样本,并送入BP网络进行学习,用最终训练得到的BP神经网络分类器对TM遥感影像进行分类,实验结果表明该算法具有较高的分类精度,能够满足大尺度地物类别判定的需要。     

kPCA特征提取算法的自动目标识别

分析了主成分分析（PCA）与核主成分分析（kPCA）的基本原理,比较了两者在处理数据方面的性能,得出了kPCA比PCA在处理非线性可分数据方面具有优势的结论．依据几何绕射理论（GTD）,通过Matlab仿真方法得到HRRP（高分辨距离像）数据,并以这些数据作为训练和测试样本,结合SVM分类方法,分别测试比较了基于4种不同核函数的分类识别性能,得出基于高斯核函数主成分分析的自动目标识别系统性能明显好于其他3种核函数的结论．