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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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《浙江大学学报(A卷英文版)》2017,(12)
目的:建筑物的材质信息是灾害评估和城市调查等领域的重要信息。本文旨在利用高光谱遥感影像提取地面建筑物的表面材质信息(包括材质类型和主要组成成份),并对提取方法进行对比,给出应用建议。创新点:对建筑物材料进行光谱测试,并对其高光谱响应规律进行分析,找出有诊断意义的光谱位置;基于实验和验证得出应用方法的适应性,以提高信息提取精度。方法:1.设计建筑物材质信息提取流程(图1),并对高光谱数据进行基础处理;2.对建筑物材料进行光谱测试(波长范围为350~2500 nm,图3),并完成各类建筑物的诊断性光谱分析;3.利用光谱角度法(公式(1))和光谱信息散度法(公式(2))进行材质信息提取(图5和6);4.综合分析两种方法的应用过程与控制参数和准确率的关系。结论:1.两种方法皆可提取建筑物材质信息,但在应用过程中需要进行参数的适应性调整,这是提高准确率的关键;2.在建筑物材质信息提取方面,光谱角度法的提取准确率略高于光谱散度法。 相似文献
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由于高分辨率卫星遥感图像数据量大、空间分辨率高,结构信息复杂,地物同物异谱现象更为突出等等,给专题信息提取技术带来了新的挑战。本研究结合已有的自动提取方法和理论,重点探讨了发现高空间分辨率卫星影像上的光谱知识,并利用这些知识来建立相应的提取方法,来提取土地利用信息,以期为高空间分辨率卫星影像信息的自动提取提供参考。 相似文献
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杜福光 《唐山师范学院学报》2010,32(5):78-81
由于各种地物的结构和成分不同,它们的波谱反射特性也不同,其波谱特性数据是遥感定量分析和计算机智能提取地物类型的基础数据,是地物识别的重要依据。收集和积累各种典型地物的波谱数据信息历来是遥感基础研究和应用中不可缺少的一个重要环节。采用组件式GIS的思想,将采集到的西安地区典型地物波谱数据与矢量化后的地图绑定,通过建立地理信息数据库,实现了典型地物波谱数据的显示,查询,分析,管理等功能,在小型区域研究、高光谱分辨率遥感信息处理、地物识别原理研究和高光谱专题研究起到一定作用． 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2015,(11):90-94
面对耕地面积日益锐减,耕地矛盾日益突出的形势,准确快速的提取遥感影像中的耕地信息已成为耕地动态监测的基础.本研究以绵阳市某县0.5 m分辨率的航空影像为实验数据,借助RS和GIS技术,采用共生矩阵分析航空影像纹理特征,在此纹理影像上运用最大似然监督分类方法对耕地信息进行了自动提取.实验结果表明:耕地信息提取正确率大于90%,kappa系数大于0.81.该方法提取速度快,自动化程度高,精度好,能够有效利用地物的空间分布信息和结构信息. 相似文献
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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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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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以南京南部高淳县为研究区,采用2010年ETM+多光谱遥感影像作为遥感信息源,选择影像的地形因素、植被指数(NDVI)作为辅助分类特征,基于改进CRUISE算法构建决策树,实现了研究区的地物分类,并与其他分类方法的结果相比较。实验结果表明,与普通的决策树分类相比,基于改进CRUISE算法的分类可以有效地提高土地分类结果精度,具有良好的适用性。 相似文献
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以南京南部高淳县为研究区,采用2010年ETM＋多光谱遥感影像作为遥感信息源,选择影像的地形因素、植被指数（NDVI）作为辅助分类特征,基于改进CRUISE算法构建决策树,实现了研究区的地物分类,并与其他分类方法的结果相比较。实验结果表明,与普通的决策树分类相比,基于改进CRUISE算法的分类可以有效地提高土地分类结果精度,具有良好的适用性。 相似文献
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土壤含水量是影响植被生长的一个主要因素,也是研究气候、水温、生态、农业等领域的重要参数。遥感能够快速方便地获取较大区域的地表信息,因此使用遥感技术对土壤含水量进行提取具有重要的意义。以2015年8月15日获取的唐山市中北部地区Landsat 8影像为研究对象,通过计算植被归一化指数和反演地表温度,利用植被供水指数法得到该区域内的土壤含水量分布情况。研究结果表明,利用植被供水指数法可对Landsat 8遥感影像进行土壤含水量信息的提取,由此也扩充了Landsat 8影像的应用范围。 相似文献
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高光谱图像具有光谱分辨率高的特点,包含了大量可区分不同地物的光谱信息,在异常目标探测领域具有独特的优势.高光谱的光谱维度较高,容易导致信息冗余,使高光谱图像异常目标与背景不容易被区分出来.为了解决这个问题,提出了一种改进的基于密度峰值背景纯化的高光谱图像异常目标检测算法.通过一个极限学习网络,获得一个低维的特征空间;计算双窗内像元的局部密度,滤除背景中的异常目标获得纯背景集;用协同表示算法进行异常检测,避免对背景进行假设及估计.实验表明该方法AUC值更高,能更好地实现异常目标和背景的分离,有效地对高光谱图像进行异常目标检测,同时部分数据集的检测时间也得到了一定程度的缩短. 相似文献
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针对传统无人机遥感图像信息提取与分类算法准确率低、稳定性差、无法有效应对大规模复杂遥感图像数据集等问题,提出一种基于RF-SVM的遥感图像处理算法。RF-SVM算法将RF数据集分类性能较强的优势与经典SVM算法数据降维能力相融合,引入随机变量和示性函数扩大样本集的边界,提升对复杂大规模数据集的处理能力,有效控制泛化误差。在对无人机遥感图像的预处理过程中,借助Brovey变换完成对光谱和高分辨率遥感图像的像素级融合,引入核函数并根据获取到的遥感图像特征和后验概率值,实现对遥感图像内部标的物的准确分类。实验结果显示,在RF-SVM算法下,无人机遥感图像信息提取准确率分类平均准确率达到99.81%,且在RF-SVM算法下的样本点感受性曲线稳定性更好。 相似文献
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道路是重要的人工地物,是基础地理信息的重要组成部分,从高分辨率遥感影像上提取道路信息成为研究的热点．本文一开始简明论述了道路在高分辨率的影像上的基本特点,并且讲述了道路进行提取的基本办法与思想,然后介绍了提取道路信息主要方法,包括自动提取和半自动自取．最后,对道路信息提取研究进行了展望． 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