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以南京市为研究区,基于面向对象的分类方法,对TM影像进行LBV变换,选择B分量阈值进行水体信息提取. 结果表明,水体信息提取精度为94.6%. 与基于像元的B分量阈值法和基于像元及面向对象的改进的归一化水体指数(MNDWI)阈值法相比,该方法提取水体信息快速准确,不但消除了山体阴影和城市建筑物的影响,还减少了分类"椒盐现象". 该方法简单易行,适用于水体信息的自动提取. 相似文献
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基于Landsat TM影像的水体信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
基于Landsat 5 TM影像,以芜湖市沿江区域为试验区,利用水体指数模型(NDWI、MNDWI)、单波段阈值法(LBV变换的B分量)、波谱间关系模型(KT3+TM4>TM2+TM7),以及新提出的波谱间关系模型(KT3+TM2>TM4+TM3)进行水体信息自动提取的试验,从定性与定量2个方面对5种方法进行对比. 结果表明,波谱间关系模型提取水体的精度最高,为93%;受到植被和建筑物等因素的干扰最小. 相似文献
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地震滑坡是最为常见且破坏力最强的地震地质次生灾害之一，快速准确地获取地震滑坡的分布和范围信息对震后应急救援和灾后重建工作具有重要意义。采用Sentinel-2A遥感影像，以"8·8九寨沟地震"核心震区--漳扎镇为研究区，通过结合变化检测技术和面向对象方法提取地震滑坡信息，利用改进的区域生长算法对提取的滑坡边界进行优化得到最终提取结果。通过与传统CVA提取结果对比，评价分析本文算法的精度。实验验证结果表明，本文算法的地震滑坡体提取总精度在90%以上，Kappa系数优于0.7，提取结果与目视解译结果较为一致。且自动化程度较高，速度较快，满足地震应急救援的时间和精度需求。 相似文献
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比辐射率是遥感温度反演的重要参数，水体成分变化会改变水体热辐射物理性质，对比辐射率造成影响。目前研究水体成分对水体比辐射率影响的研究比较缺乏。利用搭配PIKE积分球的Nicolet iS50傅里叶红外光谱仪测定不同浓度浮游藻类、悬浮物对水体比辐射率的影响，提出一种二类水体比辐射率的计算模型，基于该公式计算MODIS影像在分裂窗算法中的比辐射率响应与太湖表面温度，并进行空间分析与精度评价。实验结果表明：蓝藻与悬浮物对水体比辐射率都有影响，悬浮物影响更显著；在综合考虑叶绿素a和悬浮物的条件下，与传统水温反演结果相比，偏差最大可达1.21 ℃；在较低浓度的悬浮颗粒物条件下，浮游藻类叶绿素a浓度对温度反演的最大偏差达0.86 ℃，在较低浮游藻类叶绿素a浓度条件下，悬浮颗粒物浓度对温度反演的最大偏差达0.98 ℃。真实性检验结果表明，蓝藻和悬浮物浓度对温度反演的最大影响值达到0.78 ℃，多数验证点的影响值在0.53~0.78 ℃之间。研究表明，引入蓝藻与悬浮物浓度的比辐射率校正函数能够有效降低水体表面温度的遥感反演误差。 相似文献
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极化合成孔径雷达（PolSAR）以其多参数、多通道、多极化、信息记录更加完整等特点，在城市地物提取领域中发挥着重要作用，并已成为遥感影像研究领域的热点。选择覆盖苏州市的Radarsat2影像，利用极化非相干分解法和灰度共生矩阵法分别提取19种极化特征和8种纹理特征，通过分析建筑物、植被和水体的极化特征和纹理特征进行特征组合，结合主成分分析法（PCA）和支持向量机法（SVM）对城市建筑物进行提取，并定量评估精度。结果表明：基于极化特征的建筑物提取精度最高为92.4%；基于纹理特征的提取精度最高为88.9%；极化特征与纹理特征相结合可以提高精度，最高精度为93.7%；PCA特征融合算法具有较高的运算效率，同时提高了精度。 相似文献
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以滞留水体为地表水源热泵系统为研究对象,进行水温初始温度分布分析.根据水温控制方程和水流控制方程建立了二维初始水温模型,求得了水体初始水温的数值分布,并对计算结果和实际测试数据进行了对比分析.该温度分布模型可以应用于地表水源热泵初始水体的适应性研究,为动态负荷下水体水温变化规律的研究奠定了基础. 相似文献
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在卧龙大熊猫自然保护区,难以获取高质量的光学遥感影像,加之地形和植被类型复杂多样,地物分类精度低,对利用遥感技术研究大熊猫生境造成了困难.为此,本工作探究一种提高遥感分类精度的方法.首先分别利用缨帽变换和匹配滤波方法提取影像的亮度、绿度、湿度和丰度等特征,建立基于多特征数据的决策树分类规则进行分类,最后利用野外实测数据对分类结果进行验证.研究结果表明:绿度特征对提取林地非常有效,湿度分量可以区分草甸与灌丛,亮度特征则提高了雪地的分类精度.匹配滤波可以实现混合像元分解,去除部分噪声并快速探测目标地物的波谱特征.基于多特征数据决策树遥感分类的总体精度达到83.33%,比传统的最大似然法分类精度提高8.67%.本文方法在卧龙大熊猫自然保护区等地物分类中取得了较好的应用效果. 相似文献
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指纹识别作为"物证之首"一直被认为是最可靠的生物特征识别方法，目前已经广泛应用在刑事侦查、居民身份认定及核实等领域。这类应用的特点在于需将待识别指纹与海量指纹数据库中的全部指纹做快速比对，以确定该枚指纹所有人的身份。为了提高指纹识别速度，海量指纹数据库会按照纹型拆分成若干类，待识别指纹仅和同类指纹做逐一比对。随着指纹采集相关的法律生效，近几年指纹数据库规模迅速扩大。一方面库内同类纹型的图像差异性显著增加，另一方面不同类指纹图像的相似性也在增加，指纹分类算法误分率大幅增加。"海量指纹纹型精准分类问题"迅速成为公安应用及指纹识别领域研究的热点。针对上述问题，提出一种基于胶囊网络的指纹纹型精准分类模型Cap-FingerNet。该模型一方面将胶囊网络独有的网络特性与指纹图像特有的自相似纹理特征相结合，可构成更为鲁棒的特征提取器及分类器。新引入的Batch-Normalization方法还可避免典型胶囊网络易于出现"梯度消失"的不足。另一方面，引入注意力胶囊机制，使得Cap-FingerNet较典型胶囊网络更准确且全面地提取出指纹图像细节信息，并使用全局压缩算法对胶囊进行有效挤压。Cap-FingerNet模型在某公安刑侦指纹数据库的4分类纹分类上获得99.63%的极高准确率，并在国际公开指纹数据集NIST-DB04的纹型4分类和5分类任务上分别测得96.25%和94.5%的准确率，取得了目前文献中最好成绩。 相似文献
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溶解碳随森林溪流水体流动的过程是生态系统碳源汇过程的重要内容。为了解溪流水体溶解碳输出的潜在能力，以青藏高原东缘典型高山森林为研究对象，于2015年7月溪流径流量最大的降雨季节，在集水区4.31 km2的范围内，调查所有15条溪流水体中溶解碳的输出特征。结果表明，单位集水区面积溶解碳的最大年输出速率为12.99×103 kg·km-2。高山森林溪流水体中全碳、无机碳和有机碳的单位集水区面积的输出速率分别为3.56×10-2、2.12×10-2和1.43×10-2 g·m-2·d-1；全碳、无机碳和有机碳的单位溪流面积的输出速率分别为2.01×103、1.20×103和0.81×103 kg·m-2·d-1。长度大于30 m的溪流，全碳和无机碳的浓度表现为源头>入河口，而有机碳的浓度则相反；长度小于30 m的溪流，全碳、无机碳和有机碳的浓度均表现为入河口>源头。这些结果表明，降雨季节高山森林生态系统溪流水体流动导致大量溶解碳的流失。本研究为深入认识气候变化情景下高山森林陆地系统与水体间的生态联系提供了新思路。 相似文献
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土壤含水量是气候、水文和生态等研究的重要参数。地表温度-植被指数特征空间法是遥感监测土壤含水量的常用方法。以欧洲伊比利亚半岛为研究区,使用MSG-SEVIRI （Meteosat Second Generation-Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager）晴空数据,构建地表温度日较差-植被覆盖度特征空间。在此特征空间上,结合研究区土壤质地数据,建立土壤含水量反演模型反演土壤体积含水量。利用西班牙REMEDHUS （REd de MEDiciòn de la HUmedad del Suelo）土壤含水量观测网络的实测数据对反演结果进行验证,均方根误差均在0.05m3/m3以内,具有较高的精度。与常用的地表温度-植被覆盖度特征空间的结果对比证明,以地表温度日较差替代地表温度,能够减小地表温度反演误差导致的土壤含水量估算误差,从而提高土壤含水量反演精度。 相似文献
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在水文实测数据匮乏地区,尝试完全利用遥感技术建立一种基于上下游水位响应规律的洪涝预测方法,对当地洪涝预警工作具有重要意义.以斯里兰卡南部Nilwara河为例,利用14期Sentinel-1A SAR影像(2015-2017年)提取的上下游洪峰水位数据,建立下游洪峰水位预测模型,预测下游最大洪水淹没范围,并在模型精度评价... 相似文献
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XIAO Dan WAGN Ping 《江西蓝天学院学报》2008,(3)
对脑电信号进行特征提取和分类是脑机接口研究的核心问题,通过利用不同运动想象脑电信号能量熵的变化,从能量熵中提取特征,利用自定义基于统计理论分类方法进行分类,结果均达到90%以上。 相似文献
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提出一种基于特征筛选和二级分类的建筑提取算法。该算法首先对极化SAR数据进行精致Lee滤波,获取多维极化特征和纹理特征构成原始特征集;然后将随机森林作为初级分类器评估各特征的重要性,依据重要性排名进行特征筛选;最后通过支持向量机对特征子集进行次级分类,并用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据实验结果表明,本算法可有效提高极化SAR建筑提取准确率。 相似文献
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当前，基于时序特征提取的农作物遥感分类方法需要较多先验知识及人工干预，难以自动化，且易因忽略部分有效特征而导致精度降低。针对这些问题，提出基于时序光谱重构的卷积神经网络农作物分类法。为充分利用时间序列多光谱中丰富的作物物候与多光谱信息，对每个地面像元构造以时间维为纵轴、光谱维为横轴的时序光谱图，采用Adam梯度下降法与Dropout 40%连接率优化后的卷积神经网络对时序光谱图进行分类。对比实验结果表明，该方法可有效减少“椒盐”噪声的产生，且地块边界轮廓线清晰，总体分类精度达到95.12%，高于时间序列多光谱+随机森林（88.58%）、时间序列NDVI+随机森林（90.25%）、时间序列NDVI+卷积神经网络（91.79%）等对照实验组；对于“异物同谱”现象明显的春玉米与番茄，该方法的F1-score分别达到95.9%与89.9%，相比各对照组均有较大幅度的提高。该研究结果可为遥感农作物的自动化精细制图提供参考。 相似文献
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提取建筑物屋顶是建筑物三维重建的一个重要步骤,为了更精确的提取建筑物屋顶,本文融合了高分辨率的光学和SAR图像。利用SAR图像中建筑物的叠掩来确定光学图像中的建筑物,从而在光学图像上确定一个包含建筑物屋顶小窗口,利用ISODATA分类方法对小窗口进行了分类来获取建筑物屋顶类别或屋顶轮廓,最后计算得到屋顶的规则轮廓。从计算结果上看该方法是可行的。 相似文献
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为研究通过脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)处理非线性、非稳定性信号问题,针对基于脑磁信号(magnetoencephalography,MEG)的BCI,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Hilbert变换的MEG特征提取和分类方法.该方法首先对MEG数据进行预处理;其次用EMD和Hilbert变换方法提取特征向量;然后用主成分分析法对提取到的特征向量进行降维处理;最后把处理过的特征向量作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的一个输入向量实现MEG的分类.使用该方法对第4届国际BCI竞赛提供的MEG数据进行分类,实验结果表明可以获得较高的分类准确率. 相似文献
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传统指纹纹型分类算法的准确率直接受到相应特征提取算法的影响.在海量指纹库中，同类纹型指纹形态变化明显增大，不同类纹型界限变得模糊，仅通过人工定义的特征进行分类很难适应全部指纹数据.为解除纹型分类问题与人工定义的特征提取问题的耦合，提出一种直接在指纹原图上进行纹型识别的算法.利用卷积神经网络自动特征提取的能力从大量指纹数据中学习得到纹型特征，并通过对训练数据的设计使网络能够适应指纹的多样性，提升算法的鲁棒性.此外，多尺度网络模型平均方法使分类准确性得到进一步提升.在国际公开指纹数据集NIST DB4上测得纹型四分类准确率达94.2%. 相似文献
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合成孔径雷达( SAR)目标识别在军事和民用领域都具有重要的研究价值。但由于SAR数据获取成本高、样本数目少,传统的卷积神经网络提取目标特征的能力不足,准确率低下。提出结合卷积注意力和胶囊网络的分类模型,利用胶囊网络中的多维向量神经元表示目标更多的特征;同时,考虑到少样本情况下目标特征信息缺乏,为提高神经网络的学习效率,对胶囊网络加入注意力机制,通过学习不同特征的重要程度,引导分类网络重点关注对分类结果贡献大的特征,弱化对分类结果贡献小的特征,提高神经网络的学习效率。针对MSTAR数据集和实测车辆数据集的实验结果表明,该算法的准确率高于传统的卷积神经网络和胶囊网络算法。 相似文献
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在兼顾真实感和效率的前提下,采用中心差分方法建立了理想水体的运动方程,进而提出一种模拟水面三维运动效果的方法.该方法首先将水体网格化,使用分形布朗运动的形态构建整个水面.接着利用简化的流体力学方程作为水体运动的驱动因子控制各网格处的水体高度,再通过中心差分法平滑水柱之间的高度差,从而得到连续波动的水波模型.最后,从纹理映射与LOD层次模型的建立2个方面,讨论大规模运动水面的仿真方法.实验表明,该方法的计算效率能够满足大规模三维水面动态仿真的要求.该方法还具有很好的可视化效果. 相似文献