IMD法在多光谱图像分类中的应用

数学形态学着重于分析和处理图像的几何结构信息.根据这一原理,在图像分类预处理过程中,对各种地物区域的几何结构特点进行分析,构造相应的结构元素,然后对图像进行形态迭代分解法(IMD, Iterative Morphological Decompostion)变换.在变换结果中,地物区域的灰度信息进行了归一化处理,同时区域的几何结构特点和独立地物得到了有效保留.将多光谱图像的IMD变换结果进行分类实验的结果表明,该方法可以有效提高多光谱图像分类的精度和效率,具有较强的适用性.     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取。实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但抗噪能力较差。为此，笔者还探讨性地提出基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

多光谱遥感图像土地利用分类区域多中心方法

针对遥感图像土地利用一种类别由多种地物组成,存在难以求取类别光谱特征多元分布模型的问题,分析了多光谱遥感图像土地利用的光谱特征和区域多中心特征,提出了一种光谱信息和区域信息基于规则的区域多中心分类方法,以类别的类内中心集合表征类别模式,以区域为分类单元,以区域单元含类别类内中心数和区域单元中属于某种类别的像元占单元总像元的百分比为分类准则;采用类内中心表征类别模式和基于规则的分类方法,较好地解决了土地利用类别由多种地物组成、类别模式不满足多元正态分布的问题,由于类别区域单元多中心特性差异大,分类规则的建立及训练样本的选择易于实现。实验表明:该方法能提高分类精度4%—6%。     

基于多光谱遥感图像边缘检测方法的研究

本文提出了一种边缘检测的有效算法．该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取，实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但其抗噪能力较差，为此，笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

数字地图图像的基本形态学变换和结构元素的分解

本文是作者关于“数学形态学与数字地图图像的分析和识别”研究成果的一部分。文章提出了地图图形的集合概念和地图图像形态分析的基元确定原则,证明了结构元素的基元最小分解定理;同时,介绍了基本的形态学变换,统一并扩展了带约束条件的数学形态学变换模型;从而,奠定了数字地图图像分析和识别的数学基础。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息,本文提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理进行边缘提取,实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法具有很好的边缘提取能力,但其抗噪能力较差,为此,笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

基于数学形态学的IKONOS多光谱图像分割方法研究

利用数学形态学方法,研究与探讨了IKONOS多光谱图像的分割技术.提出一种结合图像边缘特征和纹理特征的混合分割新算法.在高分辨率多光谱遥感图像K-L变换的基础上,采用多尺度多方向形态学梯度算子提取边缘特征.应用数学形态学滤波及局部方差统计特征对图像对象进行标记,最后采用强制最小过程,进行标记控制的分水岭分割.研究结果表明,提出的分割算法优于仅利用边缘特征的分水岭分割算法,同时,该算法能较好地解决分割过程中存在的过分割与欠分割问题,是一种适合高分辨率多光谱遥感图像的分割算法.     

高光谱遥感图像的监督分类

图像分类是高光谱遥感图像分析与应用的重要手段。总结了目前用于高光谱图像监督分类的主要方法,包括最小距离法、最大似然法、神经元网络法和支持向量机法,分析了上述方法的特点,并探讨了高光谱遥感图像分类方法的发展趋势。     

基于选权迭代估计与非监督分类的多光谱图像变化检测

针对多光谱图像的变化检测问题,提出了一种基于选权迭代估计(iterative estimation with weight selection,IEWS)与非监督分类(unsupervised classification,UC)的多光谱图像变化检测方法。借鉴IEWS的思想,并以类似于迭代加权多元变化检测(iteratively reweighted multivariate alteration detection,IRMAD)的迭代模式进行回归估计,得到初步的变化检测结果;并通过对初始变化信息的UC处理,以及对不同类别的IEWS,得到最终的变化检测结果。利用该方法对TM图像进行了实验,结果表明:所得到的变化信息在空间位置上同该区域相应时间段内土地利用/覆盖的变化情况具有很好的一致性;同时与多元变化检测及IRMAD方法变化检测的结果相比较,表明该方法对相对较小的变化信息具有更好的变化检测能力。     

广义马尔可夫随机场及其在多光谱纹理影像分类中的应用

在二维马尔可夫随机场模型的基础上，提出顾及波段间的空间相关性，发展了一种适用于多光谱纹理影像分类的广义马尔可夫随机场模型。鉴于广义马尔可夫随机场模型的复杂性，利用最大伪似然法建立了求解模型参数的简化方程式，实现了纹理特征的快速提取。结合提取的纹理特征影像和光谱特征影像，采用概率松弛算法实现影像的分类。实验证明，提出的基于广义马尔可夫随机场的多光谱纹理影像分类算法克服了传统的基于光谱特征的分类算法的局限性，提高了纹理影像的分类精度。     

Multiband Versus Multispectral Supervised Classification of Architectural Images

For the conservation of historic monuments, there may be considerable value in automating the methods of detection and analysis of surface condition and deterioration. This paper describes tests using a range of multiband and multispectral images for the assessment of architectural façade cover by means of supervised image classifications. From the spectral training sets, both pairwise distances (the Euclidean distance and the Jeffries-Matusita (J-M) distance) are calculated and are used to predict the a posteriori accuracy of image classification. Furthermore, the effects of increasing the number of spectral bands (blue, green, red and near-infrared) in the supervised maximum-likelihood classification procedures are also analysed, as are the benefits of applying principal components. The resultant multiband datasets increased both the J-M distance and the classification accuracy of the architectural façade, and thus enabled better identification and recognition of the different kinds of façade-cover features.     

ALOS全色与多光谱影像融合的土地覆盖分类

利用Brovey、HighPass Filter和Gram-Schmidt 3种融合方法,对ALOS卫星全色与多光谱影像进行融合,并对融合后影像进行土地覆盖分类研究,从定性分析和比较融合后影像的分类精度2个方面综合评价了3种融合方法的效果。结果表明,3种融合方法都提高了影像的空间分辨率,Gram-Schmidt和HPF融合后影像光谱保持性好,同时3种融合方法不同程度上提高了影像的总体精度和Kappa系数,Gram-Schmidt最高,Brovey次之,HPF最弱,但对于不同地物分类精度又不尽相同,从整体分类结果来看,Gram-Schmidt最优。     

南京沿江湿地高光谱与多光谱遥感分类对比分析

随着遥感技术的发展,以及对湿地分类研究的不断深入,如何提高分类精度成为一大研究方向。分类方法、影像数据源、影像的特征提取都影响着分类结果的精度。目前,利用影像数据进行湿地分类,精度难以提高主要是受影像像源的制约,其中,不同湿地类型波谱特性之间的混淆是制约精度提高的直接原因。高光谱(Hyperspectral)遥感是20世纪末对地观测系统中较重要的技术突破之一,随着定量化研究的发展,高光谱遥感技术以其光谱分辨率较高的特点受到国内外广泛关注,并在资源、环境、城市、生态等领域得到了广泛应用。本文比较了湿地分类中hyperion的数据与landset TM数据的分类精度。在进行分类时,使用监督分类的方法(SVM)对南京新济州、新生州、江心洲的湿地地物类型进行分类。结果表明,在训练样本合适的前提下,用高光谱数据进行分类可以得到更高的分类精度。     

融合光谱-空间信息的高光谱遥感影像增量分类算法

提出了一种融合光谱和空间结构信息的高光谱遥感影像增量分类算法INC_SPEC_MPext。通过主成分分析(PCA)提取高光谱影像的若干主成分,利用数学形态学提取各主分量影像对应的形态学剖面(MP),再将所有主分量影像的形态学剖面归并联结,组成扩展的形态学剖面(MPext)。将MPext与光谱信息相结合以增加知识,最大限度地挖掘未标记样本的有用信息,优化分类器的学习能力。不断从分类器对未标记样本的预测结果中甄选置信度高的样本加入训练集,并迭代地利用扩大的训练集进行分类器构建和样本预测。以不同地表覆盖类型的AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1Botswana作为测试数据,分别与基于光谱、MPext、光谱和MPext融合的分类方法进行比对。试验结果表明,在训练样本数量有限情况下,INC_SPEC_MPext算法在降低分类成本的同时,分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高。     

基于混合像元的遥感图像分类技术

本文提出了混合像元的概念，研究了基于混合像元的遥感图像分类问题，根据最小二乘法的原理导出了混合像元的分类算法。实验表明：在多光谱图像分类中考虑混合像元的客观存在，可以大大提高遥感图像的分类精度。     

基于像斑的多光谱影像跨尺度分类研究

提出了一种新的多尺度像斑模型,充分利用多尺度像斑模型所提供的尺度纵向信息,并结合决策树的分类方法来实现跨尺度分类,而不直接进行最佳尺度选择。实验结果证明,跨尺度方法较单一尺度分类能更准确地区分地物,从而提高分类精度。     

遥感图像村级道路提取方法研究

对高分辨率遥感图像0.64~0.72μm波段灰度图进行直方图拉伸增强对比度,通过设立阈值分割图像得到二值图,再基于数学形态学消除噪声填充孔洞。然后,利用软件进行自动矢量化。实验证明,该方法能有效处理遥感图像,已达到提取高分辨率遥感图像中村级道路的目的。