基于多特征的遥感影像决策树分类

构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0决策树分类法进行影像分类,实现主要地物的空间分布专题信息提取,并利用该方法对Landsat-5TM影像进行了分类实验。结果表明,所提出的方法能够有效地提高分类精度。     

基于资源一号02C卫星影像的稀土矿区地物提取研究

为解决稀土矿开采区野外调查用时长、成本高等问题,文中利用遥感影像来提取地物信息.全文基于资源一号02C卫星影像,以赣州市寻乌县文峰乡一稀土矿区为研究区,对影像数据进行了预处理,采用最佳的Pan Sharpening融合结果进行多尺度分割,结合目标地物的光谱特征、空间特征、纹理特征等,设置分类规则进行面向对象的信息提取研究,分类结果总体精度为78.71%,达到较好的分类质量.研究结果证明:利用遥感影像提取地物信息具有用时短、成本低、信息量大的优势.     

基于自编码网络特征优化的城市高分遥感影像分类

高分遥感影像不仅地物比较清晰,而且可分辨能力强,能提供丰富的地物细节信息.为了更好地将各地物从遥感影像中提取出来,需要一些比较好的特征提取与特征优化方法.以北京市大兴区的WorldView-2高分遥感影像作为研究对象,基于eCognition软件和Matlab的DeepLearn Toolbox,利用自编码网络方法,进行遥感影像的特征提取与特征优化.实验中首先利用eCognition进行多尺度分割并提取42个特征,再利用自编码网络算法进行特征优化得到12个特征,最后将原42个特征影像分类结果与优化后特征子集影像分类结果进行对比.实验结果表明,经过自编码网络的特征空间优化后,减少了特征冗余,降低了干扰信息对分类精度的影响,分类精度、分类效果及分类效率都有所提高,优化后的特征空间是适用于高分遥感的地物分类的.     

基于ALOS遥感影像的湿地地表覆被信息提取研究

为了验证ALOS遥感影像湿地地表覆被信息提取的可行性,以黑龙江省三江平原典型内陆淡水沼泽湿地为研究对象,通过ALOS遥感影像波段的光谱及纹理特性分析,探讨适合水体、旱地、水田、沼泽、林地、建设用地、草甸等覆被类型的分类特征;基于非监督、监督及面向对象分类方法,遴选能实现最优分类结果的特征组合,为湿地地表覆盖分类数据源及方法的选择提供参考。结果表明:非监督、监督及面向对象分类方法的总体精度分别达到63.86%、96.14%和85.26%;非监督分类方法整体分类效果不够理想;面向对象方法虽然得到了相对较高的分类精度,但是针对建设用地、林地及草甸地类信息提取的精度处于较低水平;监督分类方法能取得较好效果,最适合于湿地地表覆被信息提取。     

高分辨率遥感影像并行处理数据分配策略研究

在高分辨率遥感影像信息提取过程中,为提高信息提取的精度,采用基于特征基元的尺度分割方法;为提高信息提取的速度,采用并行计算机制实现遥感影像的信息提取.在采用并行计算实现遥感影像特征提取过程中,提出非均匀数据分配策略,并对其进行基于MPI的实现及效率的分析.结果表明,非均匀的遥感数据划分策略在针对特定图像的并行处理时能够得到比常规均匀划分策略更高的效率.     

基于面向对象技术的低山区公路信息提取研究——以广西省玉林市为例

针对高分辨率遥感影像提取公路信息中存在的对丰富特征信息利用不够充分的问题,基于GeoEye_1卫星影像,提出一种综合考虑公路光谱属性、纹理属性、空间属性等特征的面向对象公路信息提取技术.针对GeoEye_1数据的不同波段,采用试误法建立适用于公路特征提取的综合分类规则,并进行提取.最后,以目视结果作为参考,对基于各波段的提取结果精度进行验证.结果表明,基于蓝光波段提取的公路信息精度最高,在选取的六个抽样区域的提取精度分别达到84％,68％,78％,68％,83％和66％,平均精度达到74.7％.研究成果对高分辨率遥感影像在山区公路信息提取中的应用具有一定的参考价值.     

基于多时相遥感影像的北京平原人工林树种分类

为解决传统遥感分类方法区分平原人工造林地树种难度较大的问题,利用4个不同时相的高空间分辨率卫星影像,基于ESP计算方差变化率并结合目视解译获取影像的最佳分割尺度;通过相关系数法筛选构建的特征,进行面向对象的多时相影像和单时相影像分类,并与基于像元分类方法进行对比分析.结果表明:基于多时相影像各类别分类精度为64%,高于单时相分类精度(51%);面向对象KNN方法的分类精度优于SVM和MLC分类方法,两者精度分别为49%和43%.在树种丰富且分布复杂的平原造林林地景观中,利用多时相遥感数据,采用面向对象分类方法用于树种精细分类更具优势.     

一种基于特征提取的遥感影像融合法

介绍了目前遥感影像融合的几种常用方法,提出了一种基于影像特征信息提取的遥感影像融合算法.该算法先用小波提取影像边缘信息,然后将边缘信息加入到彩色影像中,试验结果证明,这种融合方法突出了影像边缘轮廓,利于图像的判读.     

顾及资三卫星全色与多光谱数据的植被信息提取研究

目前遥感影像数据量正以TB级的存储量不断增加,但是遥感信息提取的方法远远不能满足各行业的实际需求.因此,研究遥感影像的信息提取方法就显得尤为重要.以河北省雄安新区植被信息提取为例,顾及资源三号卫星全色影像的高分辨率,多光谱影像的空间信息、光谱信息和纹理信息,基于样本信息的面向对象分类技术,选择具有代表性的样本信息,在分类过程中引入NDVI信息作为补充规则进行植被信息半自动化提取,使分类结果精度达到了92.7%.实验结果表明,该技术方案操作简易,实用性较好,不仅有利于实时精确获取植被信息,方便未来城市生态环境的动态监测,且有助于推动未来城市土地规划和土地管理的发展.     

一种基于特征提取的遥感影像融合法

介绍了目前遥感影像融合的几种常用方法,提出了一种基于影像特征信息提取的遥感影像融合算法.该算法先用小波提取影像边缘信息,然后将边缘信息加入到彩色影像中,试验结果证明,这种融合方法突出了影像边缘轮廓,利于图像的判读.     

基于深度学习特征融合的遥感图像场景分类应用

针对传统手工特征方法无法有效提取整体图像深层信息的问题,本文提出一种基于深度学习特征融合的场景分类新方法.利用灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）提取具有相关空间特性的纹理特征和局部纹理特征的浅层信息;通过基于AlexNet迁移学习网络提取图像的深层信息,在去除最后一层全连接层的同时加入一层256维的全连接层作为特征输出;将两种特征进行自适应融合,最终输入到网格搜索算法优化的支持向量机（GS-SVM）中对遥感图像进行场景分类识别.在公开数据集UC Merced的21类目标数据和RSSCN7的7类目标数据的实验结果表明,5次实验的平均准确率分别达94.77%和93.79%.该方法可有效提升遥感图像场景的分类精度.     

融合低秩和形态学的高光谱影像特征提取

高光谱遥感影像具有较高的光谱分辨率,能够精细刻画地物的反射光谱,具有很高的地物分类与识别能力. 但高维波段之间通常具有较高的相关性,冗余度高,为影像处理和分析带来负担. 针对高光谱影像特点的特征提取和选择为有效提取信息提供了保障. 提出一种融合低秩和形态学的特征提取方法(MSEMP),利用低秩来精简高光谱影像中的冗余信息,获取秩最小的光谱紧致表达,并在此基础上利用多形态多尺度结构元素提取形态学剖面,获取影像空间特征. 实验对AVIRIS和ROSIS传感器的两组数据进行测试,通过MSEMP提取特征后进行分类实验,可以获得较高的分类结果,证明了低秩和形态学相结合的特征提取方法的有效性.     

基于提升算法的超谱遥感图像融合分类研究

超谱遥感技术的发展对遥感图像处理算法提出了新的挑战,超谱遥感图像所特有的高光谱维数,使适用于多光谱图像的算法不适合直接用于超谱图像.利用数据融合技术可以将超谱图像从高维降到低维,因而有利于图像的分析和处理.提升算法是构造第2代小波的关键技术,该文研究了其用于超谱遥感图像融合分类的可行性,利用提升算法将第1代小波改造成第2代小波,并对标准的AVIRIS超谱遥感图像实现图像融合,在融合的同时,提取图像的光谱特征用于分类,在相同的实验标准下在像素层和特征层上分别对图像进行了第2代小波融合分类,并用分类精度对实验结果进行了客观的评价.实验结果表明,以提升算法构造的特征层小波融合分类比像素层分类精度提高了7.78%.     

植被覆盖茂密区碳酸盐岩岩性的遥感识别——以灌江流域为例

由于茂密的植被覆盖,西南岩溶区在遥感图像上反映的大部分是植被覆盖层的光谱信息,而直接的岩性光谱信息很弱,因而利用遥感图像识别岩性,尤其是碳酸盐岩岩性的难度很大。以广西灌江流域为例,在植被茂密的南方岩溶区利用多源遥感数据,如ETM、SPOT、ASTER数据进行碳酸盐岩的计算机自动岩性识别。结果表明：多源遥感数据的岩性识别效果远大于单一类型的遥感数据;未进行融合的遥感数据的分类效果好于融合后的数据;利用高分辨率遥感数据的纹理图像参与分类,有助于提高分类的精度。最终,采用SPOT的4个多光谱波段、ASTER的14个波段、TM的6个波段3种遥感数据共24个波段加上4个SPOT纹理图像和3个ASTER可见光波段的纹理图像共31个波段组合进行岩性的自动识别分类,取得了82.01%的自动识别总精度。     

空间分辨率对水体遥感信息提取的影响

以庐山及其周边作为研究区域,以MODIS、Landsat ETM+、SPOT以及GeoEye为数据源,对比分析了不同空间分辨率影像上水体的表现特征和影像所提取的水体结果的差异. 结果表明:在地形较为平坦、边界较为规整、水体面积较大的区域,空间分辨率对提取效果的影响较小;反之,提取面积误差会随着空间分辨率的降低而增大. 在地形平坦、边界规整、水体面积较大的区域,ETM+影像能很好地满足精度要求;而在地形崎岖、边界粗糙、水体面积较小的区域,综合考虑精度要求、经济成本和时间成本,适合采用分辨率为10 m的SPOT影像提取水体.     

面向对象的道路信息识别提取分析

道路信息在城市规划和经济建设中具有非常重要的作用和意义,因而从高分辨率遥感影像中提取道路信息成为当今学术研究热点之一.针对道路信息提取中存在的问题,本文采用面向对象的方法对道路信息进行提取.论文在对影像进行多尺度分割的基础上,采用最近邻分类法结合影像的光谱信息、几何特征及纹理特征所构建的道路对象的知识库对影像中的道路信息进行提取.试验结果表明采用面向对象的方法对道路信息进行提取效果良好.     

基于eCogniton的高分辨率遥感图像的自动识别分类技术

传统的遥感信息分类和提取,主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法．这种方法不仅精度相对较低,效率不高,而且依赖参与解译分析的人,在很大程度上不具备重复性．专业高分辨率遥感影像分类软件eCogniton采用一种全新的面向对象图像的分类技术来进行影像的分类和信息提取．面向对象图像分类技术的关键技术在于：（1）用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;（2）eCogniton采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;（3）基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征：形状、纹理、相互关系、上下关系等信息．eCogniton的分类结果与传统分类方法相比。其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类．     

基于图像分类方法滑坡识别与特征提取——以归州老城滑坡为例

目前遥感滑坡地质灾害解译主要是通过目视解译和人机交互式解译,根据遥感图像的影纹、色调、地形、地貌等特征,辅以软件对图像进行增强处理和叠加DEM来识别滑坡灾害,但是这些解译方法并没有充分挖掘遥感图像的光谱信息。论文以三峡库区归州老城滑坡为例,利用遥感专业处理软件ENVI对灾害点遥感影像分类,探索滑坡灾害的光谱识别与特征提取。得出图像分类方法不但可以去除一些与滑坡灾害解译无关的或干扰信息,还可以通过感兴趣区选择进行监督分类将图像划分为滑坡解译所需要的简单几种类型,有助于滑坡特征提取与统计、滑坡识别和圈定滑坡边界。