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农田识别是进行作物的长势监测、产量预报和时空特性研究的基础,能够为国家农业政策的制定提供数据支撑。基于像元的传统农田遥感识别方法只利用了影像像元的属性信息,造成农田识别精度不高。面向对象的识别方法根据多尺度分割后得到对象的光谱、形状和纹理属性分类,提高了农田识别的精度。随着航天技术快速发展,与中低分辨率影像相比,高分辨率遥感影像能够提供更丰富的光谱、形状和纹理特征的目标地物,但同时信息量和数据量呈几何级数增加的高分辨率遥感影像给现有的农田遥感识别方法带来极大挑战。回顾了中低分辨率和高分辨率的农田遥感识别方法的研究进展,重点阐述了多尺度分割与三种监督型机器学习算法组合的面向对象的识别方法。结果表明,以机器学习算法为基础的面向对象分类的总体精度都高于96%,卡帕系数均超过0.93。 相似文献
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《哈尔滨师范大学自然科学学报》2018,(5)
针对如何提高遥感影像分类精度等问题,该文选取覆盖友好自然保护区的Landsat_5TM遥感影像为数据源,提出了将多个分类器进行组合的遥感影像分类方法.该方法将熵权法引入到湿地遥感分类研究中,选取最大似然、支持向量机(SVM)、神经网络(NN) 3种分类器作为子分类器,利用熵权法确定组合分类器的组合规则,采用多分类器组合的方法对友好自然保护区进行湿地类型信息提取,以提高湿地的分类精度.结果表明:与单一分类器相比,多分类器组合的遥感影像分类方法能够有效的提高分类精度. 相似文献
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以齐齐哈尔市辖区为研究区域,利用分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)算法从训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和地学辅助数据建立研究区的决策树模型.用实测的GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)进行对比.结果表明,基于CART的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为82.24%和0.77,分类精度较MLC监督分类方法有明显提高,有较好的分类效果. 相似文献
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利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割 总被引:1,自引:0,他引:1
《应用科学学报》2019,(2)
遥感影像分割是影像解译与分析的必要过程,随着深度学习在特征表达上的优势逐步显现,以深度网络为基础模型的影像语义分割已成为自动分割的主要研究趋势.该文提出了一种基于深度残差网络的多尺度语义分割模型,旨在针对小样本遥感影像数据集,提高具有不同尺度分割对象的遥感影像分割精度.首先将深度残差网络以全卷积网络形式进行微调,实现端到端语义分割模型结构构建;然后针对全卷积网络粗糙分割输出的问题,引入Atrous卷积精细化模型上采样过程,进而提高输出标签图精度;最后针对小样本数据进行随机多尺度数据增强,通过样本扩充提高模型分类精度和鲁棒性.试验基于ISPRS 2D Vaihingen语义分割数据集,影像分割结果的分类精度达到89.7%,尤其在小尺度对象上具有较好分割效果. 相似文献
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遥感影像变化检测是利用多时相影像确定一定时间内地物或现象的变化,提供地物空间变化的定性与定量信息。传统遥感影像变化检测方法主要基于地面纹理及空间特征的方法,存在着难以精确识别遥感影像中新增建筑物的问题,为此该文提出了一种基于UNet网络的遥感影像建筑物变化检测方法。首先,将轻量级高效通道注意力机制网络(efficient channel attention network, ECANet),注入到原UNet网络模型,调整并优化网络结构,提升影像分割的准确度。然后改进SENet网络参数,提高遥感影像中的建筑物变化检测的精度。该文在高分辨率数据集LIVER-CD上进行实验,结果表明,所提方法的语义分割准确度达到99.03%,建筑变化检测准确率达到98.62%。相比于其他方法,该方法增强了影像的有效特征,提升了遥感影像中地面建筑物的检测精度。 相似文献
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"5.12"汶川8.0级地震后,如何高精度快速提取灾害背景特征参数成为遥感技术在地震应急工作中应用研究的关键.随着高分辨率遥感影像的发展,传统基于像元的分类技术已不能满足需求,引入面向对象的信息提取技术,充分挖掘影像对象的纹理、形状和相互关系等信息,能够有效的提高震害的分类速度与精度.本文通过获取北川县城及附近震前震后的福卫二号影像,对北川县城震前震后的土地覆被变化进行面向对象方法的快速提取.研究表明,面向对象分类方法精度高,Kappa系数远大于传统的监督分类方法,提取速度快,能满足提取速度8小时以内的要求. 相似文献
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针对地理国情监测中地表覆盖信息的提取,提出了一种基于条件随机场的高分辨率遥感影像自动分类方法.与面向对象的传统分类方法不同,该方法基于概率图模型分别计算像素级和对象级的势函数,以及像素与它所属对象之间的层间势函数,将所得势函数统一到一个CRF模型中进行图割求解.该方法较充分地表达了像素与对象之间的关系,从而降低了对象分割误差传递对影像分类结果的影响.以“高分1号”遥感影像为实验数据,借鉴地理国情普查中地表覆盖分类体系进行实验验证.分类总体精度和平均精度分别达到91.08%和86.95%,远高于基于面向对象的分类结果. 相似文献
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【目的】植被作为生态系统的主要组成部分,其种类和数量及其变化对生态系统有着重要影响。探究在我国黄土高原小流域进行植被提取分割时的最优分割尺度,有助于快速准确地提取植被信息,对于监测黄土高原生态系统状况和维持生态系统稳定具有重要意义。【方法】基于吴起县柴沟流域无人机多光谱影像和面向对象的方法,使用eCognition软件对影像进行多尺度分割研究。【结果】经分析,在分割尺度为240、形状权重为0.7、紧凑权重为0.1时影像的分割效果最好,基于该分割结果,选用纹理特征和光谱特征为分类指标,采用随机森林方法对影像进行分类,分类总体精度和Kappa系数分别为96.2%和0.951。【结论】研究结论可为柴沟流域植被结构优化及黄土高原生态环境保护和植被恢复治理提供技术参考。 相似文献
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石漠化遥感信息提取方法进展 总被引:1,自引:0,他引:1
梳理了石漠化研究领域内的相关文献,重点以遥感数据中的石漠化信息提取方法为主线,从石漠化评价指标、石漠化遥感信息提取两个方面进行分析和讨论,分析了人机交互解译、监督及非监督分类、面向对象等石漠化遥感信息提取方法以及多光谱遥感、高光谱遥感、微波遥感、无人机遥感等数据来源方面的进展与不足。并展望了中国当前石漠化地区遥感影像信息提取的发展,提出在未来研究中应重视石漠化程度分级指标的量化,同时应探索融合多源数据特征以进一步提升石漠化信息提取的精度。 相似文献
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无人机高分影像相比传统遥感影像具有一定的优越性,用途十分广泛。传统遥感影像分类技术不再适用于无人机高分影像,本文采用面向对象的分类方法,经过多次实验对比选择出合适的分割尺度再进行分类,可以从影像中较为准确提取出绿地。 相似文献
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《甘肃科学学报》2020,(2)
高分三号卫得是我国首颗分辨率达到1 m的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)卫星,它能够提供丰富的对地观测信息,在建筑区的提取工作中可以发挥重要的作用。LBP算子是一种运算简单、易于实现的纹理提取方法,在医学、计算机图像识别等领域得到了广泛的应用。根据SAR图像的建筑区纹理特征较其他地物更为特殊的特点,提出了一种综合利用灰度与LBP纹理特征的高分三号卫星SAR图像建筑区提取的方法。首先对数据进行预处理并获取Span强度图像,然后利用lBP算子提取图像的纹理特征;将经过尺度变换后的Span图像和得到的纹理特征进行波段组合,利用K均值聚类算法对组合后的图像进行非监督分类;最后通过分类后处理获得建筑覆盖区域。以高分三号卫星QPSI影像和Radarsat-2全极化影像为数据源进行了实验,结果表明该方法能够有效提取图像中的建筑区,效果明显优于无纹理特征参与的方法。 相似文献
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《甘肃科学学报》2020,(4)
依托无锡市江阴市地理国情普查项目,对江阴市示范区开展遥感影像变化检测方法研究,针对基于像元变化检测提取特征单一化以及面向对象方法严重依赖分割尺度的问题,融合多特征提出一种基于改进简单的线性迭代聚类(SLIC)分割的多尺度面向对象的变化矢量分析(CVA)变化检测方法。首先对预处理后的影像进行多尺度分割形成矢量层,然后用矢量层分割影像得到像斑,接着对2期像斑进行特征提取构成变化矢量,并对其进行分析得到变化强度,最后进行阈值分割和精度评定。实验结果证明,该方法综合利用各类型特征的优势,提高了算法的检测精度,为变化检测提供了新思路,可以作为地理国情监测的有效手段,同时也对城市遥感影像数据的快速更新具有一定参考价值。 相似文献
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王艳梅 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2012,28(4)
道路是一种重要的人工地物,道路信息提取对城市规划、交通管理等都具有重要意义.随着遥感技术的进步,利用遥感图像进行道路信息的提取已成为研究的热点.探讨了基于ENVI的高分辨遥感图像在道路信息提取中的应用,从精度检验可以看出,基于ENVI软件从高分辨率遥感图像中提取道路信息的精度较高. 相似文献
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基于局部特征描述符的主要方法正在被用于纹理分类、目标检测和识别.灰度共生矩阵(GLCM)是一个体现纹理图像的很流行的方法,也被证明是一个非常强大的纹理分析工具.灰度共生矩阵所带来的子图像重叠非常严重,要花大量的时间去计算.本文提出一种高效灰度共生矩阵的计算方法,并通过实验结果来显示其效率. 相似文献