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基于QuickBird影像耕地信息提取方法研究——以绵阳市游仙区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
面对耕地资源日益紧张的形势,快速准确地提取耕地信息已成为耕地动态监测的基础。该文以绵阳市游仙区QuickBird遥感影像为基础图件,借助于RS和GIS技术,分析影像本身特点与耕地光谱特征,通过非监督分类法、监督分类法、基于光谱知识的光谱阈值法分别提取耕地信息。试验结果表明非监督分类提取精度为88．4％,监督分类提取精度为91．53％,光谱阈值法提取精度为94．65％。光谱阈值法的提取效果最好。 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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杜福光 《唐山师范学院学报》2014,(2):146-149
选取唐山南湖作为研究对象,分别采用面向对象分类法与面向像元分类法对研究区进行遥感信息提取,得到不同的分类结果。实验证明,在南湖遥感影像的信息提取中,采用面向对象分类法总体精度（91.3%）要远大于面向像元法的总体精度（72.1%）,因此,面向对象分类法具有明显优势,对于将面向对象分类方法应用于其它领域的遥感信息提取能够提供一定的借鉴意义。 相似文献
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目的:从亚像元、像元和对象的角度对不同类型水体信息进行识别提取,探讨Landsat 8 OLI数据对水体面积提取方法的有效性.方法:采用监督分类-神经网络法、面向对象法、MNDWIOSTU阈值法和线性混合像元分解法,分别对合肥市水体信息进行提取分析.结果:采用的4种方法均适用于合肥境内的水体研究,其中线性混合像元分解法提取精度最高且具有较强的鲁棒性,总体精度和Kappa系数的平均值高达97.05％ 和0.97.结论:针对中等分辨率的Landsat 8 OLI数据,基于亚像元的线性混合像元分解方法对水体识别具有较好的精度,可为更精细或更大尺度的水体信息提取提供技术参考. 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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比较最大似然法与“结合分层技术和SVM监督分类”方法,从神木县OLI图像上识别7种主要植被类型的精度。将神木县7种主要植被类型划入5个专题图层,对图像进行LBV变换后,通过阈值分割获取目标植被类型的概貌图像,以波段L、V、B作为有效特征进行面向对象分割和SVM监督分类,并在分类后执行开、闭运算操作,获得目标植被类型的精确提取结果,将该提取结果作为掩膜区域从原图上去除,重复上述过程依次处理5个专题图层,将各专题层提取结果叠加形成分类图,与最大似然法分类结果进行比较。结果表明,“结合分层技术和SVM监督分类”的方法能够有效降低OLI图像分类后的“椒盐效应”,准确识别神木县7种植被类型,总体分类精度和Kappa系数分别为85.32 %、0.796,较最大似然法分类结果分别提高了16.46%和17.93%。 相似文献
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常用的网页分类技术大多基于普通文本分类方法,没有充分考虑到网页分类的特殊性--网页本身的半结构化特征以及网页中存在大量干扰分类的噪音信息,同时多数网页分类的测试集和训练集采源于同一个样本集而忽视了测试集中可能包含无类别样本的可能.基于向量空间模型,将样本集看成由有类别样本和无类别样本两部分组成,同时选择了样本集来自于相同的网站,在去除网页噪音基础上结合文本相似度算法和最优截尾法,提出了一种基于不完整数据集的网页分类技术LUD(Learning by Unlabeled Data)来改善分类效果,提高分类精度.实验证明:LUD算法与传统的分类方法相比较而言,不但可以提高已有类别样本的分类精度,更主要的是提供了一种发现新类别样本的方法. 相似文献
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以丹江口水库上游库区的TM卫星数据为例,首先利用遥感图像处理软件(ERDAS IMAGINE)中监督分类的方法对该区遥感数据进行分类,然后利用该区域的DEM、坡度图、归一化植被指数作为辅助手段进行空间分析,快速提取该区域的土地利用信息,提高了信息提取的速度及精度,最后利用MAPGIS软件对提取的土地信息以土地利用专题图的形式输出。 相似文献
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常宁市水口山矿区是我国著名的金属矿山,已有上百年的开采历史。随着矿产开采的持续,矿区土地利用结构发生了很大变化。以水口山矿区主要分布区域松柏镇为研究单元,以1990年、1999年、2013年的三景遥感影像为数据源,利用面向对象的监督分类法、决策树分类法等对三个时期的矿区土地利用情况进行提取,得到分类精度kappa系数分别为86.04%,83.50%,85.67%。研究结果表明:矿区二十年来土地利用变化明显,林地、耕地显著减少,耕地面积减少374.76hm2;草地、建设用地、矿产用地增加较多;特别是矿产用地和建设用地显著增加,增幅分别达到73.34%和50.40%;水域面积总体保持平衡。 相似文献
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城市建成区空间分布对城市规划和资源管理起着至关重要的作用。面向对象影像分析法能有效提取城市建成区图像。以Landsat8为源数据,对深圳市建成区范围进行研究,结合光谱特征结果和NDBI指数派生出NDBIi指数。根据空间特征建立面向对象规则集,运用二次分割方法与分类规则,高效获取城市建成区数据,对2015年与2017年深圳市城市空间扩张情况进行分析,将多种分类方法与面向对象规则集方法进行结果对比。结果表明,2015年与2017年总体精度分别为93.02%和90.45%,面向对象规则集方法可以精确获取建成区具体范围,有效监测不同时相城市扩张情况。 相似文献
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《嘉应学院学报》2016,(5):16-20
针对传统Android恶意应用检测方法在处理大规模样本时存在的训练时间长、存储空间消耗大的问题,提出一种基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法.该方法提取Android应用的权限申请和API函数调用特征,利用增量学习SVM理论将训练样本集随机划分为初始样本集和若干个增量样本集,利用循环迭代方法训练SVM分类器,每次新的训练仅保留上一轮训练得到的支持向量集并合并到新增样本集中,舍弃大量对分类结果不产生影响的样本以提高分类器学习效率,同时产生新的支持向量集,并最终得到一个高精度的SVM分类器.通过将增量学习SVM算法与基本SVM算法进行对比实验,结果表明,该算法可以有效降低分类器学习时间,减少样本存储的空间占用,同时随着样本规模的积累逐步提高分类精度. 相似文献
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研究在线视觉检测玻璃瓶气泡和结石的分类方法.根据检测系统具体的应用环境,实现了线性预分类器和BP神经网络分类器,并通过提取合理的样本特征,参数调整,整体优化了玻璃瓶气泡和结石分类识别过程,同时满足了生产的实时要求和识别的精度. 相似文献
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针对Geoeye,QuickBird等高空间分辨率遥感影像变化检测精度不高的问题,本文研究了面向对象的分类后比较的变化检测方法。该方法是先利用均值平移法进行图像分割,再以分割对象为基本单元,采用支持向量杌分类器进行分类,最后识别变化区域。该方法充分考虑了影像中地物的光谱、几何、上下文特征,以及目标间的拓扑关系,以弥补基于像素的变化检测方法的不足。最后,用QuickBird多时相影像作为测试数据,验证了本方法能有效提高高分辨率遥感影像变化检测的精度,且有利于GIS数据更新。 相似文献
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基于面向对象思想KMeans算法实现 总被引：1，自引：0，他引：1
KMeans算法是聚类算法中的一种常用算法,在模式识别和聚类中经常被使用,属于无监督式分类的一个分支。其主要目的是对具有相同数据类型的样本数据按距离最短规则进行集合的划分,最终获取各等价类。在采用面向对象程序设计方法时,利用YangBen类实现各样本的相关运算,并采用LinkList类对象来存储各等价类中的元素,从而简化了实现的复杂度,并试图从初始化聚类中心点角度对KMeans算法提出了改进。 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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刘文霞 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,(8):48-51
颜色和纹理是自然景物分类的两个重要底层特征.本文介绍基于DCT变换的颜色特征提取方法和基于最佳小波包的色彩纹理特征提取方法.基于DCT变换的颜色特征提取方法可以解决颜色直方图方法丢失颜色的空间分布的问题,提高分类效果,也适合于区分色调接近的物体.如果采用Gabor滤波变换方法提取纹理特征,虽然可以取得良好的分类效果,但是计算得到的纹理特征向量具有维数较高、速度慢的缺陷.本文用最佳小波包变换方法提取纹理特征,并进行实验验证结果表明,最佳小波包方法与Gabor滤波方法相比,不仅可以更有效快速提取纹理特征,提高分类效果,并且使得纹理特征向量具有较低的维数. 相似文献
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基于迁移学习的遥感影像树种类型分类 总被引：1，自引：0，他引：1
《实验室研究与探索》2019,(9)
提出了基于迁移学习思想的卷积神经网络遥感影像树种类型分类算法。采用ImageNet上训练的Inception-v3模型对树种影像特征进行提取,使用AID标准数据集和自行采集的东北林业大学实验林场数据集训练一个新的全连接层和Softmax层,更改输出层的节点数量;引入Dropout函数改善过拟合现象;通过反向传播优化模型。实验结果显示,模型在两种数据集上总体分类精度分别达到了98. 8%和97. 2%,Kappa系数分别为0. 987和0. 984,表明实验算法不仅降低了卷积神经网络的参数数量,还提高了目标分类识别的准确性。与传统方法相比,实验算法无需进行复杂的预处理技术即可实现树种的自动特征提取,同时解决了只有依赖大规模样本才可达到较高分类精度问题,在树种类型分类上具有很高的应用价值。 相似文献