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《赣南师范学院学报》2020,(6):22-26
三维空间滤波能够同时利用光谱和空间信息提取图像中的光谱和空间特征,提高高光谱图像(hyperspectral image,HSI)的分类性能.本文提出了一种用于HSI分类的三维全卷积神经网络(3D Fully convolutional neural network,3D-FCNN)框架.该框架能够在不需要任何数据预处理及后处理的情况下有效地提取高光谱特征,实现对地物类型的分类.在Indian Pines高光谱数据集上进行的实验表明,与支持向量机、浅层神经网络及其他卷积神经网络算法相比,所提出的框架在总体分类能够有效提高高光谱图像的分类精度. 相似文献
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获取2013年Landsat 8卫星武汉市区划内轨道的OLI影像;利用Google Earth目视解译采集端元ROI,使用Viper Tools进行端元光谱库的采集与优化,分别使用线性光谱混合分析法、双端元光谱混合分析法分解城市区域混合像元;以神经网络和最小距离法作为对照组进行精度评价.研究结果表明:两种方法在分类精度方面,对不同的土地利用类型各有优势性偏向;双端元光谱混合分析法在目视解译的角度使土地利用类型分类更为细致;在线性模型下适量增加端元光谱库数量,可以使混合像元解混精度和模型合理程度均得到有效提高,同时分解的细致程度也大大提升. 相似文献
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土地利用的分类精度对土地资源开发有很大影响。选取雄安新区2017年5月12日的高分一号影像作为试验数据,分别运用监督分类方法中的最大似然分类器和面向对象的分类方法对影像进行土地利用分类,得到研究区域的土地利用分类情况。面向对象分类方法的Kappa系数和总体分类精度都高于最大似然分类器的分类结果,分别达到了0.968 8和97.500 0%。实验结果表明：针对高分一号影像,对比最大似然分类器,使用面向对象的分类能提高研究区域的土地利用分类精度。面向对象分类结果可以为雄安新区的土地利用分类提供参考。 相似文献
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《浙江大学学报(A卷英文版)》2020,(3)
目的:由于高光谱成像的特性,高光谱遥感影像较光学、多光谱影像具有更多的光谱信息,因此对高光谱影像地物的分类也相对困难。为提高分类精度,本文提出一个新的高光谱遥感影像分类模型。创新点:考虑到不同的地物覆盖对不同波段范围的电磁波有不同的敏感度,本文提出一个基于卷积神经网络和光谱敏感度的深度学习模型,以提高对高光谱遥感影像地物分类的准确率。通过在最终的分类器后添加一个光谱权重,该模型能够更准确地分类地物。方法:1.将带标记的样本在光谱维度上分为可见光和红外波段,并将部分样本作为训练集和测试集输入到网络中进行训练。2.训练完成后利用模型对全图进行预测,并通过部分预测结果计算出未识别率δ和误识别率γ两个参数。3.利用δ和γ可计算出不同光谱范围的光谱权重并将其置于分类器前(图5)。结论:1.模型加入光谱权重后的分类准确率较之前提高了约2%。2.利用公共数据集测试后显示,使用了光谱权重的卷积神经网络模型的分类精度比未使用光谱权重的模型高约1%。3.本文结果显示,利用不同地物对电磁波的敏感性差别可以增加不同地物间的差异,从而提升分类模型的性能。 相似文献
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TM遥感影像能获取丰富的地面信息,适合于大面积的宏观监测,文章利用分层分类的方法提取南京江宁区土地利用信息,获得了土地利用变化图,并对土地利用分类方法中的决策树分类和监督分类方法中的最大似然法在实践中的应用和精度比较进行了探讨,最后结合GIS空间分析方法对分类的结果图进行比较分析,并分析其变化的原因. 相似文献
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《实验室研究与探索》2019,(12):135-140
以高光谱图像降维为研究问题,针对主成分分析法(PCA)投影结果混叠、线性不可分和t-分布式随机邻域嵌入算法(t-SNE)内存占用大、运行时间长等不足,提出了一种基于PCA与t-SNE结合的高光谱图像降维方法。设计了基于SVM的城市植被识别模型,有效地提高了运行速率,进而更好地提取高光谱图像的本质特征,提高了高光谱图像中城市植被的分类精度。实验选取肯尼迪航天中心(KSC)数据为对象,结果表明,PCA-t-SNE-SVM算法总体分类精度可达92.06%,Kappa系数为0.91时,分类效果最优,相较于PCA-SVM和t-SNE-SVM算法,总体分类精度分别提高了13.51%和3.33%,Kappa系数分别提高了0.15和0.04,均表现出良好的性能。 相似文献
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矿物和岩石的系统光谱学研究是当今高光谱遥感发展的基础.目前对矿物岩石光谱的研究主要集中在可见-近红外波段的传统光谱,基于两个波段(A:630～690nm,B:760～1100nm),波段范围不连续,同时观测数据的精度与目前常用的遥感数据之间有一定的差距;高光谱条件下矿物的偏振反射特性还少有研究.本文在传统光谱测量基础上,以方解石为例,利用偏振高光谱技术对矿物波谱进行测定,绘制矿物偏振高光谱曲线图,直观表现矿物在偏振高光谱条件下的连续渡谱特性. 相似文献
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Google Earth与3S技术在土地调查中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
常规全站仪、GPS测量方法在土地利用调查中人力和时间成本较高,而较易获得的遥感影像空间分布率较低,不能满足调查的精度要求,高空间分辨率的遥感影像费用成本又太高.Google Earth平台,为中国很多重要城市提供高空间分辨率的遥感数据,同时,兼有GPS导航功能、GIS管理和分析等功能.结合淮南市乡镇第2次土地现状详细调查工作的实际,利用网络在线提供2009年5月26日的高分辨率Google Earth影像数据和2005年土地利用现状矢量图件,完成2009年土地利用现状调查和2005-2009年期间土地利用动态调查.研究表明,利用GE平台数据进行土地利用调查可操作性强. 相似文献
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矿物和岩石的系统光谱学研究是当今高光谱遥感发展的基础.目前对矿物岩石光谱的研究主要集中在可见-近红外波段的传统光谱,基于两个波段(A:630～690 nm,B:760～1 100 nm),波段范围不连续,同时观测数据的精度与目前常用的遥感数据源之间有一定的差距;利用高光谱对矿物的偏振反射特性目前还少有研究.文章在传统光谱测量基础上,利用偏振高光谱技术对矿物波谱进行实验,绘制波谱曲线图,直观表现矿物在偏振高光谱条件下的连续波谱特性,为遥感找矿技术提供新的发展方向. 相似文献
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白洪伟 《赤峰学院学报(自然科学版)》2015,(5)
遥感影像的融合,可以提高目视和自动影像提取的类别精度,已成为遥感应用研究领域的重要主题,不同的图像融合算法会产生不同程度的光谱畸变.概略介绍IHS变换、Brovey变换、PCA变换、SFIM变换、Gram-Schmidt变换五种融合方式,结合融合后影像的数据统计以及分类结果,得出对于此次试验区的IKONOS影像来说,在图像空间信息提高和光谱信息保真方面以SFIM变换和Gram-Schmidt变换相对较好,其中Gram-Schmidt变换对图像微小细节反差的表达能力优于SFIM变换.分类之后,在上述5种图像融合算法中Gram-Schmidt变换得到的融合影像分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.20%和0.93,表明利用Gram-Schmidt变换进行IKONOS影像融合更适合基于光谱的土地覆盖分类. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(3)
利用红外光谱与随机森林相结合的方法对不同产地蕨麻进行分类鉴别,测定了42个来自青海省不同产地的蕨麻样品的红外光谱。小波变换对红外光谱原始谱图数据进行了预处理,红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当。将42个样品划分为有30个样品的训练集和12个样品的测试集,建立随机森林预测蕨麻产地模型。使用内部交叉验证和外部数据进行验证,采用R语言实现随机森林算法,并对模型的参数进行了优化。结果表明,所建立的判别模型中训练样本和测试样本判别正确率均为100%。建立的模型能够正确地对蕨麻样品快速进行产地鉴别,红外光谱法结合随机森林可作为中药材产域分类鉴别的一种新的尝试。 相似文献
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高分辨率遥感数据在土地利用更新调查中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
孙昌榕 《闽西职业技术学院学报》2008,10(3)
通过利用高分辨率卫星遥感数据,进行对1/10000比例尺土地利用类型更新调查的实验。论述了应用高分辨率进行土地利用更新调查的基本技术流程,更新信息获取的关键技术。经精度分析说明高分辨率卫星遥感数据,供作土地利用更新调查与制图的基础图件。方法简便、直观动态信息强,完全能满足更新调查图件的精度。 相似文献
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利用ENVI遥感图像处理软件,选取2009年常宁市SPOT高光谱影像数据,利用矿区在影像上的光谱特征,采用决策树分类方法对常宁市水口山地区的矿产资源分布进行调查和信息提取,并将提取结果与全国第二次土地调查的矿区分布进行对比,同时结合实地调查进行验证。结果表明:基于SPOT影像的决策树分类方法提取的地表矿产分布较现有矿产分布面积广,具有较好的识别能力。 相似文献
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QuickBird遥感影像的融合及在土地利用调查中的应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
应用比值变换、IHS变换、主成分变换3种影像融合方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像融合，并对融合结果进行评价．以增强处理的QuickBird影像为基础建立解译标志，进行人机交互式解译分类——土地利用类型的专题信息提取．并利用地理信息系统软件制作土地利用类型现状图． 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(7)
提出了一种融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类的方法。实验选取Indian Pines和Pavia University为研究对象,结果表明,SEInception-Resnet-MSWideResnet (SEIR-MSWR)网络结构的总体分类精度为99.33%、99.52%,Kappa系数为0.98时,分类效果最优,相较于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、K最近邻法(K-NearestNeighbor,KNN),宽残差网络(Wide Resnet Network,WRN)以及InceptionV2-Resnet,总体分类精度分别提高了20.86%、20.09%、5.48%、3.39%、23.1%、16.89%、6.66%、2.58%,Kappa系数分别提高了0.18、0.17、0.06、0.04、0.22、0.17、0.07、0.03,均表现出良好的性能。该方法更好地提取了高光谱图像的本质特征,进而提高了高光谱图像地物的分类精度。 相似文献
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《潍坊教育学院学报》2019,(2):81-85
利用渝北区四期的遥感影像数据,借助ENVI遥感软件,获得研究区四期的土地利用/覆被分类图,运用ARCGIS和Excel的运算功能,分析各土地利用类型的相互转化关系,并探讨其用地变化原因。结果表明:27年间,区内林地、水域和建设用地的面积有所增加;耕地、草地和未利用地面积减少;土地利用/覆被综合动态度为0. 55%,表明区域土地利用变化对该区的土地性质产生的影响还较为合理。 相似文献
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红树林高光谱分析技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用高光谱分析方法对广西山口红树林保护区红树林的实测光谱数据进行处理,从而获取研究区内红树林的光谱特征,它们与泥滩、大米草之间的光谱差异以及红树林之间的光谱差异.实验证明,红树林具有大致相同的光谱曲线特征,光谱差异比较小,在大致相同的波段出现反射率的峰谷值,只是以720 nm为界,呈现出一定的特征;对数变换后的曲线也存在相似的特征;微分曲线图像将差异显著化,主要是表现在蓝光吸收区、红光吸收区和“红边”区域.利用相关系数分类法(80%)和光谱角分类法(80%)来识别红树林种类的精度高于空间距离分类法(60%). 相似文献