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.     

基于面向对象分类方法的遥感影像变化检测

介绍了一种利用GIS数据辅助实现遥感影像变化检测的方法。该方法将面向对象的概念引入遥感影像分类中,使分类的目标不仅可以是影像的像素,也可以是表示一个GIS对象的全部像素集合(像素组)。在影像分类中,为减少工作量和降低分类精度对训练样区选择经验的依赖性,最大似然分类中的训练样区由现有GIS数据对象引导生成。实验表明该方法在针对面状对象进行变化检测时具有良好的效果。     

基于面向对象分类方法的遥感影像变化检测

介绍了一种利用GIS数据辅助实现遥感影像变化检测的方法.该方法将面向对象的概念引入遥感影像分类中,使分类的目标不仅可以是影像的像素,也可以是表示一个GIS对象的全部像素集合(像素组).在影像分类中,为减少工作量和降低分类精度对训练样区选择经验的依赖性,最大似然分类中的训练样区由现有GIS数据对象引导生成.实验表明该方法在针对面状对象进行变化检测时具有良好的效果.     

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．     

遥感影像直方图修正及彩色变换

遥感技术是当前人类研究地球资源环境的一种主要技术手段。针对遥感影像的特点，对其进行直方图修正及彩色变换的数字图像处理，用VC＋＋6．0程序设计语言，实现几种变换。     

基于IHS变换、小波变换与高通滤波 的遥感影像融合

基于IHS变换、小波变换与高通滤波的遥感影像融合方法。利用IHS变换法来增强结果影像的空间细节表现能力；利用小波变换法来保留多光谱影像的光谱特性；在使用小波变换法的同时，利用高通滤波法对小波变换的低频部分进行融合，以便尽量多保留全色影像的细节信息，避免融合后的影像出现细节模糊。新方法不仅很好地保留了多光谱影像的光谱信息，而且增强了结果影像的空间细节表现能力，提高了结果影像的信息量与清晰度。     

基于自编码网络特征优化的城市高分遥感影像分类

高分遥感影像不仅地物比较清晰,而且可分辨能力强,能提供丰富的地物细节信息.为了更好地将各地物从遥感影像中提取出来,需要一些比较好的特征提取与特征优化方法.以北京市大兴区的WorldView-2高分遥感影像作为研究对象,基于eCognition软件和Matlab的DeepLearn Toolbox,利用自编码网络方法,进行遥感影像的特征提取与特征优化.实验中首先利用eCognition进行多尺度分割并提取42个特征,再利用自编码网络算法进行特征优化得到12个特征,最后将原42个特征影像分类结果与优化后特征子集影像分类结果进行对比.实验结果表明,经过自编码网络的特征空间优化后,减少了特征冗余,降低了干扰信息对分类精度的影响,分类精度、分类效果及分类效率都有所提高,优化后的特征空间是适用于高分遥感的地物分类的.     

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。     

面向对象的高分辨率遥感影像城市地物信息提取研究

以沈阳东陵区IKONOS影像为实验数据,采用面向对象分类,构建包含光谱特征、几何特征、纹理特征、拓扑关系等规则的知识库,对城市地物信息进行提取,并将其与基于像素方法的分类结果进行对比分析。研究结果表明：基于多尺度分割的面向对象的分类方法可以有效地避免传统的基于像素分类时出现的＂椒盐＂现象,分类结果更加符合人类的思维方式,更接近真实值,总体分类精度达到92.5%,比基于像素分类方法更适合作为城市地物专题数据库更新的有效方法。     

基于HIS变换的多源遥感影像融合方法研究

HIS变换法是根据人眼的视觉特性,把RGB彩色变换到HIS域,并且建立这样的假设,即亮度分量反映原图的亮度信息,色调分量和饱和度反映原图的彩色信息。这样亮度分量直接被高分辨率图像替换,融合效果就会具有较高的空间分辨率。     

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PCA变换的多元遥感影像融合方法研究

基于PCA变换的融合方法是用于多波段遥感图像的第一主分量具有相同均值和方差的高分辨率遥感图像直接代替多波段遥感图像的第一主分量,这样会损失部分多波段遥感图像第一主分量中反映光谱特性的有用信息,使得融合结果图像的光谱分辨率受到较大影响。因此,在PCA变换融合算法基础上引入小波包变换融合算法,保留多波段遥感图像第一主分量中一些反映光谱特性的有用信息,提高融合后遥感图像的效果。     

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.     

基于面向对象分类方法的查干湖地区生态环境变化遥感分析

利用遥感技术结合高精度GPS野外定位技术,应用面向对象分类方法,利用1988年和2004年两期遥感数据对生态敏感区域——查干湖自然保护区的生态环境进行了土地利用类型遥感提取、GPS野外验证,结果表明,查干湖地区16年来水体面积减少了139.36km²,盐碱地增加了106.83km²,碱斑面积增加了107.21km²,环境恶化现象严重。初步分析了环境变化的原因并提出了治理建议,探讨了基于多特征的面向对象分类方法的具体应用。     

基于小波变换和模糊积分的遥感图像分类

遥感影像分类是遥感影像数字处理的一个重要内容。针对实地数据缺乏背景下的遥感影像分类研究,文中提出了一种基于小波变换和模糊积分的遥感影像分类方法。该方法针对遥感影像的纹理结构与成像条件的相关性,分别对多光谱影像的三个通道纹理图像做聚类,然后采用模糊积分技术融合三者结果得到最终的分类图像。实验结果表明本文方法的分类结果要优于任何单通道的聚类结果和光谱聚类结果,且其分类连通性优于有监督的光谱分类结果。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟 水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低 频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

基于规则的遥感影像分类方法研究——以黄山市为例

介绍了决策树C4.5算法,并利用该算法实现了对遥感数据规则的挖掘,在此基础上设计并实现了针对于C4.5规则的编辑器,通过该编辑器能够实现对规则的编辑与管理。规则编辑器的设计与实现,为在分类过程中人工的干预提供了可能。将人工干预与基于数学理论规则的自动提取相结合,尤其是在地形较复杂的地区,将有利于分类精度的提高。利用黄山市Land Sat TM影像,进行了基于C4.5算法自动提取规则的遥感影像分类实验。实验结果表明,利用C4.5算法提取的分类规则准确率高,利用提取的分类规则进行的遥感影像分类效果较好。