数字图像处理技术在遥感图像分类中的应用

介绍了数字图像处理技术在遥感图像的分类中的应用。主要应用了用于遥感图像的监督分类和非监督分类。基于这些基本原理,利用遥感图像处理软件ENVI分别对唐山市南湖区1987年和1992年的遥感图像进行分类,并对南湖区的深水水域的变化进行了简单的分析。     

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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

遥感技术在生态环境监测及执法中的应用进展

介绍了生态环境监测及执法过程中应用的主要遥感技术与装备; 概述了遥感技术在植被指数、土壤污染、大气污染、水体污染等环境监测中的应用情况; 提出了遥感技术在新时代生态环境监测和执法中存在的不足以及未来发展方向。     

辅以纹理特征的遥感影像神经网络分类

由变差函数提取出的纹理信息与光谱信息相结合,运用神经网络方法进行分类和地物识别,并与最大似然法的分类结果进行对比分析,结果表明该方法明显提高了遥感影像的分类精度。     

矿产资源潜力评价中的遥感技术应用研究

本文主要围绕遥感技术及其在矿产资源潜力评价中的应用展开探讨,阐述了在矿产资源评价中利用遥感技术的优势,以黑龙江省遥感地质解译应用为案例进行研究,以期对矿产资源找矿评价工作提供一些理论借鉴。     

遥感技术在城市绿化中的应用研究

利用现代遥感技术,结合城市绿化的自身特点,提出了一个基于遥感的城市绿化遥感简化模型,利用该模型可对遥感影像图进行植被指数分析以及主成分分析等,并对图像及处理后的合成图进行波段相关性分析,计算OIF指数以及最佳波段组合,得到由3个最佳波段组成的合成影像图,然后对其进行非监督分类和监督分类,并将二者结果进行比较。经过比较,认为非监督分类比较适合本模型,且利用该模型能够快速提取城市绿化信息。     

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。     

卫星遥感影像在地图现势更新中的应用

简述了利用卫星遥感影像对地图进行现势性更新的作业流程,同时结合实际作业情况,进一步探讨卫星遥感影像数据在地图现势更新中的应用优缺点及其前景.