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线状地物提取是遥感影像处理的主要研究内容之一。本文针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法的不足,构建了一种基于Canny边缘检测的面向对象提取方法。并针对面向对象遥感影像分割容易受到噪声和其他地物干扰导致提取精度不高的问题,运用Canny算子对遥感影像进行高斯滤波,降低噪声影响,采用高低双阈值法细化边缘有效检测出地物的边缘信息。最后结合面向对象的原理,通过基于规则的方法提取线状地物,得到包含线状地物信息的二值图像。精度检验结果表明,基于Canny边缘检测的面向对象方法提取线状地物的欠提取率平均为6.3%,比数学形态学方法提取线状地物的欠提取率下降了22.6%,可以有效提高线状地物提取的精度,对高分辨率遥感影像线状地物信息提取研究具有一定的参考价值。 相似文献
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本文以辽宁省凌源市为研究对象,采用RS技术,以ETM＋数据为信息源,使用ENVI遥感影像处理软件进行数据处理,对凌源市土地利用类型进行分类,并对分类结果进行精度比较分析。分类的方法包括非监督分类,监督分类的最大似然法分类以及决策树分类。采用混淆矩阵法对三种分类结果进行精度分析。结果表明,非监督分类与最大似然法分类的总体精度分别为84.34%、85.82%,精度不高。在决策树分类中,对数据进行地物光谱特征分析、NDVI特征分析、主成分分析并结合DEM数据,建立一棵比较合理的决策树,总体分类精度达到90.65%。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2017,(19)
高光谱影像的分类中存在Hughes现象,随着维数的提高,所需要的样本数量也越来越多,因此训练样本数量的增加会使分类精度得到一定提高。本文利用AVIRIS高光谱影像数据,在标准训练样本集的基础上选取5%、10%和30%三种样本数量,分别在主成分分析、等距特征映射和拉普拉斯特征映射3种降维方法,及最大似然、人工神经元网络和支持向量机3种典型的分类方法的组合下进行了监督分类实验,分析了训练样本数量对高光谱影像总体分类精度的影响。结果表明:训练样本数量的增加在一定程度上能够提高高光谱影像的分类精度,但在不同的降维方法和分类方法上表现有一定差异,相对而言主成分分析法和支持向量机法的分类精度对样本量的增加更加敏感,且在相同的降维方法下支持向量机法的分类精度最高。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2020,(22)
城市化的发展改变了城市下垫面的条件,从而对水环境产生了多种影响。为保证水文、水动力等数学模型的预测精度,需要对区域下垫面的遥感图像进行遥感解译分析,利用解译好的数据及时对水文、水动力实时预报模型进行更新。BP-神经网络技术简单实用,收敛速度快,可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类带来的模糊性和不确定性,保证遥感图像解译的分类精度。以上海市太浦河两翼地区为例,将该区域的影像图分为绿地、房屋、水体、农田、旱地、道路等六大地物类型,结合BP-神经网络算法确定各个类别的空间分布,并统计出各类地物的面积分别为48.85km~2、19.98km~2、60.13km~2、71.14km~2、3.28km~2、7.13km~2,为后续水利设计相关工作提供技术支撑。 相似文献
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NOAA卫星角度信息在分类中的有效性研究 总被引：4，自引：0，他引：4
利用连续几天的NOAA卫星数据,经过数据预处理、Ambrals、Rahman模型反演、大气校正,将提取出的角度方向信息,以土地利用图为基础,使多角度遥感理论研究与卫星遥感的实际应用有机结合,评价其在地物识别、提取、分类中对精度提高、方法改善的有效性.研究结果表明,加入角度数据后,无论从类间可分性还是从分类精度上,都要比常规分类数据高,其分类精度提高了2%～7%. 相似文献
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本文以国家大豆改良中心圣丰试验站大豆育种基地为研究区域,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机对大豆育种小区进行遥感监测,并开展了针对大豆育种表现形态的信息解析。试验中,获取无人机载高清数码及多光谱影像覆盖约90亩育种小区,经数据几何处理实现小区高清正射影像及多光谱影像拼接。基于高清数码影像,采用最大似然法对大豆叶形、叶色进行监督分类,经目视判读,分类精度分别达到86.9%,78.2%。基于多光谱影像,开展大豆长势遥感监测分级。研究表明,利用基于无人机的低空遥感技术能够实现辅助作物育种表型信息获取的需求,解决作物育种田间调查标准不统一、时效性差等问题。 相似文献
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计算建筑物、农田、裸地、道路、林地五类常见地物的灰度共生矩阵并统计纹理特征值,以建立影像纹理样本库。使用与建立样本库相同的方法处理待测影像,通过计算样本库与待测影像纹理特征值的最小欧氏距离实现影像分类。实验结果显示,待测图像正确识别率为92%,说明利用灰度共生矩阵提取影像纹理特征是一种有效性的图像分类辅助方法。 相似文献