遥感图像监督分类在老挝波罗芬高原三水铝土矿找矿中的应用

在遥感图像的处理中,图像分类起到特征提取的作用。结合老挝波罗芬高原铝土矿普查项目,进行遥感图像分类尝试,从遥感图像分类的基本概念和特征出发,分析评价主要遥感图像分类方法的原理特点及监督分类方法的优势与局限性。监督分类以及野外调查、专家知识和特殊地区的分区分类有机地结合起来,大大提高了可操作性和分类精度,经分类处理所得铝土矿、铁矿及砂岩等分布面积,与野外填图实测的结果几乎一致,说明本区所采用的遥感图像监督分类方法对该区找矿十分有效。     

数字遥感图像解译分类方法研究

遥感技术的发展,使人类能够获得非常丰富的知识,扩大人们观察大自然的视野。但面临的问题是如何处理大量的数据,使之成为有用的信息。随着卫星遥感数据获取方法的飞跃发展,传统的遥感图像分类方法不但导致分类精度降低,而且会造成空间数据大量冗余浪费资源。因此,提出了一种利用基于密度和自适应密度可达聚类算法(CADD)的数字遥感图像分类方法。理论分析和实验结果证明这种方法能够有效地对遥感图像进行分类。     

基于统计分析的遥感图像分类方法

在常规的遥感图像分类中,监督分类和非监督分类是两种主要的方法,是按照光谱的统计特性进行分类的.主要针对监督分类和非监督分类一些常用的方法加以说明,各列举了两种比较常用的方法及其现状.     

利用遥感图像进行土地利用分类方法的研究

以徐州市1987年9月的Landsat TM 影像为信息源，利用3种方法对徐州市的土地利用进行了分类，并对分类结果进行了分析对比，最后提出用综合阈值法对城市土地利用进行分类，此方法能很好地区分城镇用地和裸地等不容易区分的地类，有效地降低混合像元带来的影响，提高土地利用信息的精度.     

浅论基于面向对象的遥感图像分类

传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困难.介绍了面向对象与基于像素的分类方法,探讨了基于面向对象的遥感影像的模糊分类方法在地物分类中的新思路.并且通过了展示利用ecognition进行的的一个分类实例,阐述了面向对象的模糊分类技术的软件应用.     

概率神经网络在ETM+影像分类中的应用

为了提高Landsat7卫星搭载的ETM+影像分类的精度,文中分析了ETM+传感器拍摄的江西局部区域的遥感影像。通过分析概率神经网络的结构和算法,运用MATLAB对图像进行了处理,得到分类后的图像像素属性数据,并对处理结果均匀取样本点进行了精度分析。结果表明:概率神经网络可以满足ETM+影像分类的要求,具有很好的应用前景。     

人工神经网络及其在遥感图像处理中的应用

为了研究人工神经网络在遥感图像处理中的应用,通过分析人工神经网络的特点、BP神经网络的原理、模型及算法;提出了利用BP神经网络进行遥感图像分类、图像压缩的方法和特点,并且对神经网络图像分类方法和传统方法进行了比较。结果表明,人工神经网络在遥感图像处理中的应用前景广阔,需不断深入研究。     

遥感图像的解译在矿区公路建设中的应用

文中在研究现代遥感技术的基础上，对遥感图像解译在矿区公路建设阶段的应用进行了分析论述，提出了遥感图像分析解译技术在项目前期工作、结构物的测量设计、工程地质勘测、沿线生态环境监测工作中的具体应用模式。     

浅析遥感图像解译在矿区公路建设中的应用

遥感技术可宏观的对地质结构的描述,因此遥感解译可以为公路的设计和施工提供必要的数据。尤其是在矿区进行公路施工,更应当利用遥感解译的技术提高公路工程的合理性,避免与矿区的生产和发展发生冲突。     

主成分分析在遥感图像处理中的应用

在研究主成分分析方法基本原理的基础上,用MATLAB软件编写了主成分分析用于遥感图像处理的程序,通过ERDAS及MATLB两种软件对遥感图像进行分析,并对处理结果作比较分析。试验证明,对遥感图像作主成分分析取得了较好的效果,具有一定的可靠性和实用性。     

徐州市遥感图像提取景观信息方法比较与分析

 利用遥感图像提取景观信息快捷而方便,已经得到普遍应用,目前有很多种提取方法,各种方法各有特点,精度不尽相同,本文选用五种分类方法,分别对四个时相的遥感图像进行分类,对分类结果进行分析比较,旨在找出适合徐州市城区具体情况的景观信息提取方法。     

高光谱遥感在植被分类中的研究

高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命,它能大大地改善对植被类型的识别与分类精度,而寻求快速、高精度的植被高光谱分类方法更具有重要的现实意义。文中将结合具体的高光谱遥感数据,通过在研究区域内选取一定的植被类型和合适的训练样本,得出哪种分类效果较佳以及影响分类精度的因素。     

监督分类和目视修改相结合在高分辨率遥感影像中的应用

用计算机对遥感影像进行地物类型识别是遥感数字图像处理的一个重要内容,传统的地物分类一般采用MSS、TM和Spot等遥感影像作为数据源。与MSS、TM和Spot等传统遥感影像相比,QuickBird等高分辨率影像数据量大,混合像元减少、地物信息增大,能够被应用于土地分类。在监督分类中,对于达不到精度要求的模板,通常采用重新选择训练区的方法来进行修正,而本文采用目视修改的方法来对监督分类进行补充。本文方法可以改正初次分类中的误分、混分地物,使其归到正确的地物分类中,显著提高了土地分类的精度。为了验证算法的有效性,利用ERDASIMAGING遥感图像处理软件进行实验和精度评价。实验结果表明,监督分类和目视修改相结合的地物分类方法可以显著提高图像的分类精度。     

多方向投影寻踪与高光谱遥感图像特征提取

介绍了投影寻踪算法的基本原理,构造了面向易混分类别的高光谱遥感数据投影寻踪指标,在单方向投影寻踪算法的基础上,提出了序贯多方向投影寻踪算法.在该算法提取出的特征方向上,易混分地物类别的分类精度提高6%左右,但存在压制其他地物的矛盾.     

项目教学法在遥感图像程序设计课程中的探索

针对《遥感图像处理程序设计》课程难以讲授,学生兴趣低的现状问题,结合应用创新型人才培养的目标,通过建立课程项目体系平台,以项目分解的方式指导学生,并在此基础上丰富教学资源及改进了考核方式。     

遥感与GIS技术在大型排土场选址中的应用

高速公路建设排土场的选址规划涉及到高速公路的经济效益与环境污染等问题。GIS的空间叠加、缓冲区分析等强大空间分析功能可为排土场的选址规划提供帮助。应用遥感图像处理和GIS等技术,以宜巴高速郑家垭隧道排土场为实例,对选址地区的地形图进行了矢量化处理,建立了选址区域的数字高程模型（DEM）。通过对选址区域的遥感图像和DEM进行叠置分析、缓冲区分析等相关的GIS空间分析,计算出排土场的最优选址规划位置,之后对选定区域进行了弃方容积计算,计算结果满足预计弃方量。这种将遥感图像处理与GIS技术相结合的研究方法为排土场选址规划提供了新思路,其研究成果对于完善公路排土场的设计施工具有重要的实用价值。     

ETM影像小波变换数据融合在土地利用中的分类研究

在ERDAS软件支持下，对ETM遥感影像数据的TM1-TM5，TM7与其全色波段TM8进行小波变换融合，对融合后的影像采用混合分类方法进行土地利用分类。并对其分类结果进行评价，总体精度达到95．43％，研究结果表明此方法可行有效。     

遥感图像成图尺度问题初探

简要论述了遥感图像和地图的特点，分析了遥感图像成图中的尺度问题?指出遥感图像成图包括空间信息提取中的尺度问题和属性信息提取中的尺度问题；选择制图所需遥感图像需同时考虑空间信息和属性信息在不同尺度上的特点和需求。并提出任何尺度都是相对的，解决尺度问题必须以一定目的为前提的观点?     

线性混合光谱模型在植被高光谱遥感分类中的应用研究

遥感图像中普遍存在着混合像元 ,这部分像元的分解一直是遥感应用研究的热点和难点 ,该文简要介绍混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性混合光谱模型及其解算方法 ,然后以OMISⅠ高光谱遥感数据为例 ,通过大量实验对该模型在植被高光谱遥感分类中的应用做了详细地探讨和分析。     

高分辨率遥感图像在黄土高原滑坡解译中的应用

应用SPOT-5融合影像图,结合Qu ickB ird等高分辨率图像,对黄土高原中北部西气东输靖边—延川段输气管道沿线滑坡进行解译,简要介绍解译方法,并对解译结果进行评估,其解译效果较好,能够满足作为一般滑坡检测的目的。