基于知识分类法的TM遥感影像景观分类制图——以武汉市为例

遥感影像景观分类制图的关键是选择合适的遥感影像分类方法,以降低分类误差、提高分类精度。以武汉市Landsat TM遥感影像为例,利用基于知识的决策树分类法对遥感影像的景观分类制图方法进行了研究。结果表明:知识分类法在一定程度上避免"同物异谱"所造成的分类误差,实现较高的分类精度,是高效、可行的遥感影像景观分类方法之一。在实际操作中分类变量及阈值的确定是遥感影像知识分类的关键步骤。     

基于Adaboost算法的K-means遥感影像分类算法

本文利用AdaBoost算法对K-means算法进行提升,提出了一种基于AdaBoost算法的K-means遥感影像分类方法.其中,针对数据集分布调整的具体实施问题,设计了一种有效的加权变值方法.实验结果表明,融合提升后的分类结果较基本K-means在孤立点的消除和细长目标的识别提取上效果更加显著.     

基于混合遗传算法的分类规则挖掘方法研究

基于传统遗传算法的分类规则挖掘方法,通常存在挖掘出的规则质量不高,优化后种群中的冗余规则太多,分类准确率较低等问题.文中分析了分类规则挖掘原理,提出基于混合遗传算法的分类规则挖掘方法能够有效地克服上述缺点,从而提高分类规则挖掘的准确性.     

基于数据挖掘的信用分类技术

以提高信用等级评价的质量为目的，介绍了数据挖掘技术的基本过程.以企业贷款的信用分类为研究背景，具体研究了业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和发布的实现环节.在建模过程中，采用决策树为分析模型，对经典的C4.5算法进行了改进.将改进算法运用在企业贷款的信用分类中，并将其效果与经典的C4.5算法的结果进行比较，结果表明该算法对于企业信用分类这样的复杂系统，在准确度与决策树结构上具有一定程度上的改善，能够提高信用等级评价质量.     

模糊控制BP网络的遥感图象分类方法研究

针对遥感图象分类中经常采用的BP算法存在训练时间长、不易收敛缺点,提出了一种改进方法,即采用模糊规则有效控制BP网络学习率的方法,该方法使网络具有自适应能力,从而不易陷入局部最小,导致收敛速度大大加快,训练时间大大缩短。最后以徐州地区TM图象土地利用分类为例,将模糊控制BP网络模型同BP算法及学习率自调整算法进行了比较。结果表明新方法确实大大加快了网络收敛速度,一定程度上提高了图象分类精度,是一种有效的图象分类方法。     

基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法

灰度共生矩阵能较好反映影像灰度统计规律,小波变换能较好反映影像的多尺度特性,利用两者结合进行了纹理特征提取。将灰度共生矩阵和小波变换提取纹理特征作为分类特征向量,建立基于支持向量机分类模型对高分辨率遥感影像进行分类;在支持向量机参数优化问题上,利用遗传算法进行参数寻优,有效的避免多学习和欠学习状态的发生。分类实验结果表明了本方法的有效性。     

基于多特征的遥感影像决策树分类

构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0决策树分类法进行影像分类,实现主要地物的空间分布专题信息提取,并利用该方法对Landsat-5TM影像进行了分类实验。结果表明,所提出的方法能够有效地提高分类精度。     

基于残差SegNet模型的高分辨率遥感影像分类方法

为解决深度语义模型(SegNet)在高分辨率遥感影像分类中易出现梯度消失从而影响分类精度的问题,提出一种残差学习改进SegNet语义模型(ResSegNet)的高分辨率遥感影像分类方法,该方法以SegNet语义模型为基础,通过构建更深层次的网络结构并加入残差块以提高模型的特征提取能力,从而提取更深层次影像空谱特征实现分类。利用高分辨率遥感影像语义分割数据集Vaihingen和Postdam进行实验验证,结果表明：相比于支持向量机、面向对象决策树法、传统卷积神经网络和SegNet语义模型分类方法,提出的ResSegNet分类方法的总体精度均最高,分别为89.18%和87.62%,分类效果和分类精度最优。     

基于分水岭变换的遥感影像面向对象分类

为了提高面向对象分类的自动化程度,提出将分水岭变换与ISODATA聚类相结合对遥感影像进行面向对象分类。首先利用改进的分水岭变换对高分遥感影像进行分割,获得分割的对象后,利用ISODATA聚类方法对其进行分类。试验结果表明,该方法取得了较好的分类效果,且分类速度快,一定程度上提高了遥感影像分类的自动化。     

高分辨率遥感影像结合LiDAR数据的面向对象分类方法

为了更准确地对遥感数据进行分类,结合Geo Eye高分辨率遥感影像和机载Li DAR数据,通过对分割参数、特征选择、分类规则等特征进行研究,提出采用面向对象的模糊分类方法——成员函数法选择实验区进行了分类研究。实验结果表明:该分类方法能够更有效地提取出建筑物、煤堆、灌木等矿区典型地物,总体分类精度达到93.92%,KIA为92.52%,分类精度相比单一遥感数据明显提高。     

基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类

该文应用蚊群算法和支持向量机实现多光谱遥感图像分类.首先提取出多光谱遥感图像的光谱特征、纹理特征和形状特征,然后利用蚁群优化算法从提取出的多维特征空间中选择最优的特征子集向量,最后将特征子集作为支持向量机分类器的输入量实现分类.实验结果显示,较传统的K均值方法文章给出的方法能够提高遥感图像的分类精度.     

基于MATLAB/GUI的无人机遥感图像分类系统设计

为了提高无人机遥感图像分类技术在复杂地形中的勘察效率,设计了一种基于MATLAB/GUI的无人机遥感图像分类系统,实现了图像分类的可视化操作。采用K-Means聚类与Otsu阈值分割相结合的方法对无人机遥感图像进行分割与分类处理,并对初分割结果进行边缘检测、噪声滤波和形态学优化等图像处理,精确提取各类地物边界,提高图像分类精度;对分类处理后的结果进行矢量化输出,提高了本系统与其他软件的交互性;根据航拍高度、镜头焦距和传感器尺寸等信息,可计算每一类地物的实际面积,实现区域面积大小的快速统计,促进了无人机遥感技术在公路地质选线中的应用。     

基于eCogniton的高分辨率遥感图像的自动识别分类技术

传统的遥感信息分类和提取,主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法．这种方法不仅精度相对较低,效率不高,而且依赖参与解译分析的人,在很大程度上不具备重复性．专业高分辨率遥感影像分类软件eCogniton采用一种全新的面向对象图像的分类技术来进行影像的分类和信息提取．面向对象图像分类技术的关键技术在于：（1）用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;（2）eCogniton采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;（3）基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征：形状、纹理、相互关系、上下关系等信息．eCogniton的分类结果与传统分类方法相比。其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类．     

基于ETM＋的地物信息分层分类方法研究

该文基于青岛经济技术开发区及周边地区ETM＋数据,结合光谱特征阈值算法、遥感图像计算机分类法,人工目视解译对实验区土地利用信息进行分层提取。研究表明：正确地使用基于光谱特征阈值法和非监督分类法的分层分类法,能在一定程度上提高研究区的分类精度,分类总精度达80%,基本满足遥感分类与制图的要求。其中水体、滩涂、城镇居住区的分类精度较为理想,达83%以上;林地、裸地、农田以及农村居住区分类精度相对较低,还有待进一步研究。     

改进的角度余弦方法在湿地遥感影像分类中的应用

湿地研究是国际生态学与环境科学研究的热点问题之一.遥感技术已成为湿地监测的一种有力手段,但如何提高湿地解译精度问题并无太大进展.角度余弦方法是根据测试光谱（像元光谱）与参考光谱的相似性来决定一个像元的类别.以扎龙湿地为试验区,将改进的夹角余弦方法引入湿地遥感影像分类中的研究,得到了扎龙湿地遥感影像分类图,并对夹角余弦方法在研究区影像分类中的精度进行了分析讨论.     

一种轻量级的高光谱遥感图像分类方法

智慧农业已成为当今世界现代农业发展的大趋势,其中低空无人机遥感图像分析是现代精准农业的重点研究方向,它通过对无人机拍摄的高光谱遥感图像进行学习,来指导无人机进行精准作业.然而,中小型农场在发展智慧农场的过程中存在设备资源不足的弊端,因此本文提出了一种基于卷积神经网络的轻量级高光谱遥感图像分类方法,旨在保证较高分类精度的...     

基于遥感线性构造等密度图的姑婆山花岗岩体单元划分

采用姑婆山地区ETM＋遥感影像数据,运用ENVI进行图像预处理、MapGIS提取花岗岩体线性构造信息,制作出线性构造等密度图及线性构造走向-密度玫瑰花图。结果表明：姑婆山在NE和NW两个方位区域的线性构造为优势方向线性构造;姑婆山岩体的线性构造密度呈双环带分布,一是以里松单元为低值中心向外递增的环带状分布,二是以新路单元为高值中心向外递减的环带状分布。不同的密度区与姑婆山花岗岩体单元的划分存在对应关系。     

Remote Sensing image Deblurring Based on Grid Computation

1 Introduction At present, remote sensing image real-time processing is not only data-intensive but also com- puting-intensive. The emergence of grid computing technology makes real-time remote sensing image data processing more readily available. The method has two outstanding advantages. One is the strong data-processing capability, which can provide a stable high-performance and high-throughput computing environment. The other is the capability to distribute mass quantity space data with a…