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为准确、高效地获取城市建设用地信息,利用目前应用广泛的深度学习技术对该领域的提取效果进行对比。选用曲靖市主城区作为研究区域,以Landsat8 OLI_TIRS多光谱影像为原始数据,使用卷积神经网络和BP神经网络两种分类器对影像进行城市建设用地信息提取。使用对象个数、对象面积和地表覆被吻合度3项评价方法提取精度。结果表明,应用卷积神经网络模型的城市建设用地提取具有最高精度,其测试集精度依次达到了92.99%、94.78%和89.64%,均高于常用的BP神经网络。因此,基于卷积神经网络的多光谱影像建设用地提取方法是准确获取城市建设用地信息的一种可行方法,为滇中城市建设用地提取研究提供了参考。 相似文献
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为了提高从海量遥感影像中解译建设用地的效率,设计一种基于Python从Landsat8 OLI遥感影像中自动识别与提取建设用地的软件系统。利用时域中值滤波去除云噪声,并通过z值标准化获得可适用统一阈值划分的稳定像元;结合多种地物指数开展阈值划分以初步识别可能的建设用地像元;结合像元邻域组合关系进一步精化提取结果,并自动计算对应的Kappa系数。研究表明,与传统基于大型专业遥感影像解译平台相比,该系统不仅能保持较高的解译精度,而且具有体积小、速度快、自动化程度高、可迁移性和可扩展性强等特点。 相似文献
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随着遥感影像分辨率的提高,从高分辨率遥感影像中进行道路网提取,可以为交通信息提供瞬时、准确、可靠的数据,为交通规划提供极大的帮助。提出利用高分辨率遥感影像中道路的光谱信息特征提取路网的方法。考虑到高分辨率遥感影像光谱信息的复杂性,首先对遥感影像光谱信息进行K均值聚类,实现道路类和非道路类分离;同时,获取区域生长的判决条件和判断阈值,然后在道路类上运用区域生长的方法提取路网;最后,运用数学形态学等处理优化路网。实验证明,该方法从高分辨率遥感影像提取路网有较高的准确度和适用性。 相似文献
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将高分辨率遥感图像进行像素级海陆分割是遥感应用领域的一项基础性工作,对海岸线提取和海洋近岸目标检测具有重要意义,但传统阈值方法往往由于高分辨率遥感图像覆盖范围广、地物纹理复杂等特点而难以取得预期效果。为了提升高分辨率遥感影像海陆分割精度,改善传统阈值方法的不足,基于深度神经网络模型利用编码器—解码器架构,并在编码层中引入残差块,以更好地对特征图进行高级语义信息提取,通过解码层将编码层生成的特征图还原成与输入尺寸相同的特征图,最后通过Sigmoid层对图像进行像素级海陆分割。在高分辨率遥感图像数据集上的实验结果表明,该网络模型取得良好了分割效果,准确率和Kappa系数分别达到了94.3%和93.7%。与传统方法相比,海陆分割精确度得到了有效提升。 相似文献
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随着中国城市化进程的加快,城镇用地在迅速地扩大,如何快速、准确与客观地提取城镇用地信息,对土地资源的保护和可持续利用具有十分重要的意义.综合运用归一化建筑指数（NDBI）,归一化植被指数（NDVI）和修正型归一化水体指数（MNDWI）进行RGB彩色合成,然后对合成图进行HIS变换,利用H和S分量进行城镇用地信息提取.并利用TM7,TM5,TM1彩色合成图的I和H分量进行裸土噪声去除,最终获得城镇用地信息专题图.专题图的总体精度、Kappa系数、生产者精度和用户精度分别为：92%、0.84、88%和96%,证实该方法是快速提取城镇用地切实有效的方法. 相似文献
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融合小波多尺度分析方法及分形纹理提取方法在遥感影像信息提取方面的优势,提出高分辨率遥感影像小波域分形纹理特征计算方法,以获取地物多尺度分形纹理属性,为遥感影像地类识别提供更好的标识。首先对遥感影像进行小波多尺度分解,进而基于DBC、多重分形纹理计算方法在各个分解层上提取地物纹理特征,通过比较分析,从中选取更为有效的小波域分形纹理特征。基于该方法,利用福州市高空间分辨率QuickBird遥感影像进行试验,并对QuickBird影像进行三级小波分解及纹理提取,结果表明：小波第一、第二分解层粗影像（CA1、 CA2）及三方向平均细节影像（L1、 L2）的DBC空隙特征及多重分形分维数结果作为最终甄选的小波域分形纹理特征更为合适。 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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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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随着遥感影像空间分辨率的提高,地物纹理细节更加丰富,采用传统的语义分割方法使分割结果过于细碎,整体性不强。针对该问题,提出一种改进迭代条件模型的遥感影像语义分割方法。首先采用L0梯度最小化模型对遥感影像去噪,然后采用迭代条件模型,通过更新影像中每个点的标记完成影像分割,最后采用Kappa指数对实验结果进行精度评价。实验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像语义分割方法。 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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《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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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
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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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在遥感与地理信息系统的支持下,从2004年的中巴资源卫星影像中提取贵阳水源地三大水库水源涵养地作为研究区域,采用景观指数法进行水源地土地覆被格局现状研究.结果表明:以三大水库为中心的水源涵养地总面积为127 584.63hm;旱地、水田和建设用地三种受人类生产活动影响严重的用地类型占研究总面积的59.91%,而林地和灌... 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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《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(6)
退耕还林(草)工程的实施,使奈曼旗的土地利用发生了很大变化.在对获取的2期遥感影像进行解译的基础上,运用土地利用变化幅度,土地利用转移矩阵及结合遥感影像分析了2001-2006年间奈曼旗实施退耕还林的变化和定量评价了退耕还林(草)工程.结果表明:首先土地利用变化幅度表明:土地利用变幅度最大的是耕地,最小的是建筑用地;从土地利用转移矩阵得出:耕地主要流向草地和未利用地,其他土地利用类型向草地转化的面积比重较大;结合遥感影像与DEM数据得出奈曼旗地势平坦,退下的耕地不是坡耕地而是沙化地,得出的数据与政府制定要退耕还林的数据是基本吻合的. 相似文献