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相似文献
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1.
滨海光谱混淆区面向对象的土地利用遥感分类   总被引:9,自引:4,他引:5  
滨海光谱混淆区土地利用/覆盖信息获取是遥感信息提取的难点之一,该研究选择黄河三角洲垦利县为研究区,采用2007年3月11日陆地卫星TM遥感影像数据,利用面向对象的土地利用遥感分类技术,通过影像分割和采用支持向量机分类方法对研究区土地利用/覆盖信息进行提取,并将分类结果与传统的基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:面向对象支持向量机的分类精度达到84.83%,比基于像元的最大似然法和波谱角法分别提高了5.94%和19.53%,且有效避免了椒盐现象。说明面向对象的图像分类方法明显提高了遥感影像的分类精度和分类效率,为滨海光谱混淆区土地利用信息的快速、准确提取提供了有效技术手段。  相似文献   

2.
基于决策树的龙口市土地利用/覆盖分类研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
LUCC是全球变化研究的重要内容,土地利用/覆盖信息的获取是其前提和基础.决策树分类法是每次利用一定的规则,对遥感影像进行逐级细化的分类模型,具有直观、高效等特点.在综合分析每一种土地利用/覆盖类型各种特征的基础上,探讨将不同土地利用/覆盖类型的光谱特征、空间特征、波段比值特征等信息融入决策树分类模型,对龙口市土地利用/覆盖信息进行自动分类的方法,取得了较高的分类精度.  相似文献   

3.
LUCC是全球变化研究的重要内容,土地利用/覆盖信息的获取是其前提和基础。决策树分类法是每次利用一定的规则,对遥感影像进行逐级细化的分类模型,具有直观、高效等特点。在综合分析每一种土地利用/覆盖类型各种特征的基础上,探讨了将不同土地利用/覆盖类型的光谱特征、空间特征、波段比值特征等信息融入决策树分类模型,对龙口市土地利用/覆盖信息进行自动分类的方法,取得了较高的分类精度。  相似文献   

4.
在陕北黄土丘陵沟壑区的土地利用动态监测中,采用一种遥感影像和单纯的监督分类方法,难以获得高精度的土地利用数据。为解决此问题,以陕北无定河流域为研究区,以主成分变换的方法对多源遥感影像(TM多光谱数据和SPOT全色波段数据)进行融合处理;同时在分类中采用监督分类与非监督分类相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法。先以非监督分类获得初始训练样本,在对样本进行删除、增补、合并等调整的基础上,再进行监督分类,这2种方法的结合使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高。与仅以TM影像为信息源,采用单纯监督分类法的分类结果对比可知,土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高,分类总精度从82.0%提高到89.2%;水体、水田和城镇用地等面积较小类别的精度提高了10%以上;坡耕地与林草地的混分现象明显减少,精度均提高了5%以上,取得了良好的分类效果。研究结果为陕北黄土丘陵沟壑区土地利用变化的动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴。  相似文献   

5.
基于RS和GIS的南川市土地利用/覆盖变化研究   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
尹黎明  卢玉东  潘剑君 《土壤》2006,38(2):176-180
利用监督分类和非监督分类相结合的分层提取分类方法对南川市2000年遥感影像进行解译。然后结合1995年土地利用现状数据,运用分类结果比较法求得研究区土地利用/覆盖变化转移矩阵,据此对南川市1995─2000年土地利用/覆盖变化进行研究。结果表明:南川市1995─2000年耕地、居民点及工矿用地面积增加,林地、草地面积相对减少。这一土地利用/覆盖变化的驱动力主要是南川市城市化与经济发展速度的加快、产业结构的调整以及人口增长与消费方式的转变。  相似文献   

6.
 采用1种遥感影像和单纯的监督分类方法,在黄土丘陵沟壑地区的土地利用调查中,难以获得高精度的土地利用数据。为解决此问题,以陕北无定河流域为研究区,以主成分变换的方法,对多源遥感影像(TM多光谱数据和SPOT全色波段数据)进行融合处理;同时,在分类中,采用监督分类与非监督分类相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法,先以非监督分类获得初始训练样本,在对样本进行删除、增补、合并等调整的基础上,再进行监督分类。2种方法的结合使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高。与仅以TM影像为信息源,采用单纯监督分类法的分类结果对比可知:土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高,分类总精度从82.0%提高到89.2%;水体、水田和城镇用地等面积较小类别的精度,提高了10%以上;坡耕地与林草地的混分现象明显减少,精度均提高了5%以上,取得了良好的分类效果。研究结果为陕北黄土丘陵沟壑区土地利用变化动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴。  相似文献   

7.
中国西南喀斯特地区以石漠化为特征的生态环境退化现象严重,遥感是获取大尺度石漠化评价指标的主要手段.但目前还没有直接从遥感图像快速、客观有效地提取石漠化评价指标的应用.基于植被指数(NDVI)、石漠化综合光谱指数(KRDSI)和木质素—纤维素吸收指数(LCA),对比分析利用Hyperion 高光谱遥感影像及其模拟的ASTER多光谱遥感影像直接提取石漠化评价指标的可行性和精度.研究表明,利用Hyperion高光谱影像能够比较有效地直接反演绿色植被、干枯植被、裸土等的覆盖信息,但由于不同碳酸盐岩及其不同侵蚀程度的光谱特征差异,直接反演基岩裸露的精度较低;而利用ASTER多光谱影像能够直接有效提取直接反演绿色植被、裸土等的覆盖信息,但由于ASTER影像波段设置的局限性,使其直接提取干枯植被盖度和基岩裸露率的效果较差.  相似文献   

8.
混合分类既可以改进纯粹的监督分类或非监督分类过程的效率,又可以提高纯粹的监督分类或非监督分类过程的精度。介绍一种新的遥感混合分类方法———控制聚类法(guided clustering)。首先对该方法的原理进行阐述,然后利用该方法对重庆市具有代表性的山区酉阳县的遥感影像进行分类实验。实验结果表明,这种方法能有效的提高分类精度,特别适合我国南方山区土地覆盖信息的提取。  相似文献   

9.
利用遥感图像进行土地利用分类,具有覆盖范围广和能及时、客观、周期性地获取地表覆盖信息的优点。然而,由于遥感图像信息量大、细节多、纹理变化复杂等原因,不同的分类方法可能得出不同的分类结果。以徐州市2000年10月6日的TM影像为信息源,结合实地调研,利用3种方法对徐州市的土地利用进行了分类,并对分类结果进行分析对比,结果表明:非监督分类方法无法有效地区分大多数地物,是一种不可取的方法;监督分类的每一次结果均不相同,很难保证客观性;而基于NDVI、NDB I等的综合阈值法,一旦波段和阈值确定,则它们的分类结果就是唯一的。因此,用综合阈值法对遥感图像进行分类是一种比较理想的方法。  相似文献   

10.
陈杰  孙志英  檀满枝 《土壤学报》2007,44(5):769-775
由于影像信息提取过程蕴涵的诸多不确定性以及土地类别描述语境信息的含糊性影响,遥感数据的常规土地利用分类面临诸多困难与挑战。而模糊分类系统作为一种最为强大的软分类器,能处理、分析和表征遥感信息中传感器测量数据的不精确性、土地类别描述中的含糊性以及模型模拟中的不严密性,从而输出更能表达人类知识缺陷、更符合真实世界客观事实的分类结果,因此被认为是一种较好的土地利用遥感分类手段。本文以南京城市边缘带一样区为例,在采用地物导向分割技术对遥感影像分割的基础上,充分利用影像地物自身的光谱组合特征值以及其他空间形状、拓扑特征以及语境关系信息,按照模糊监督分类的过程来对研究区土地利用信息进行提取。研究结果表明基于遥感数据源的土地利用模糊分类系统可以获得比常规硬分类手段更为合理、信息含量更为丰富的输出结果。  相似文献   

11.
[目的]研究高寒河源区土地覆盖的精准分类方法,为地物分类提供参考,分类结果可为青海湖流域土地资源与生态环境监管提供数据支撑。[方法]运用高分辨率遥感影像,通过6种监督分类器(平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然、神经网络和支持向量机)对青海湖沙柳河流域的土地覆盖进行分类,最后通过最佳提取方法统计得出青海湖沙柳河流域土地覆被概况。[结果]支持向量机、神经网络和最大似然的分类精度较高,其总体分类精度均大于96%,Kappa系数均大于0.95,平行六面体的分类精度最低,误差较大。综合各种分类精度及分类图像局部细节,支持向量机分类效果最佳。通过解译可知沙柳河流域土地覆被以草地为主,占流域总面积的71.09%,裸地和湿地分别占流域总面积的16.26%和10.24%,水体、农田和建筑用地面积较小,共占流域总面积的2.41%。[结论]运用高分辨率遥感影像,通过支持向量机分类器可实现对青海湖沙柳河流域土地覆被的良好分类。整个流域植被覆盖度高,生态环境良好。  相似文献   

12.
基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取   总被引:3,自引:0,他引:3  
土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。  相似文献   

13.
实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现:1)RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度作物分类的相对较优特征,可在充分表征影像信息同时降低数据冗余;2)相比于人工神经网络和K最近邻算法,随机森林算法分类精度最高,其总体精度达79.07%;3)以光谱特征差异为作物区分基础,形状和纹理特征的使用能有效改善地块尺度作物分类精度,总体精度可提高4%左右;4)研究所采用的方法体系能有效提升复杂种植区地物分类精度,水稻、棉花、荷等主要作物以及裸旱地、裸水田等地物分类精度均达到了80%以上。研究成果可为复杂种植区作物遥感精细分类提供新的思路和方法借鉴,亦可为作物种植信息精准普查、土地利用精细化管理以及农业产业结构调整动态监测等提供参考。  相似文献   

14.
地块尺度的复杂种植区作物遥感精细分类   总被引:9,自引:8,他引:1       下载免费PDF全文
张鹏  胡守庚 《农业工程学报》2019,35(20):125-134
实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现:1)RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度作物分类的相对较优特征,可在充分表征影像信息同时降低数据冗余;2)相比于人工神经网络和K最近邻算法,随机森林算法分类精度最高,其总体精度达79.07%;3)以光谱特征差异为作物区分基础,形状和纹理特征的使用能有效改善地块尺度作物分类精度,总体精度可提高4%左右;4)研究所采用的方法体系能有效提升复杂种植区地物分类精度,水稻、棉花、荷等主要作物以及裸旱地、裸水田等地物分类精度均达到了80%以上。研究成果可为复杂种植区作物遥感精细分类提供新的思路和方法借鉴,亦可为作物种植信息精准普查、土地利用精细化管理以及农业产业结构调整动态监测等提供参考。  相似文献   

15.
基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取   总被引:3,自引:2,他引:1  
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。  相似文献   

16.
基于词对主题模型的中分辨率遥感影像土地利用分类   总被引:1,自引:1,他引:0  
邵华  李杨  丁远  刘凤臣 《农业工程学报》2016,32(22):259-265
利用遥感影像数据进行土地利用/覆被分类是多学科共同关注的热点问题,但传统自动分类方法仍然难以满足应用需求,以隐狄利克雷分配模型(latent dirichlet allocation,LDA)为代表的概率主题模型能够建立底层特征和高层语义之间的桥梁,近年来也被引入了遥感影像分析领域,但多集中于针对高空间分辨遥感影像的分析。该文分析了一般概率主题模型在遥感影像空间分辨率降低后面临的问题,在此基础上借鉴词对主题模型(biterm topic model,BTM)对单词稀疏文档的推理能力,将其引入中空间分辨率遥感影像的分类中,并提出使用空间相邻的视觉单词对作为模型的观测数据。试验结果表明,BTM模型的分类性能优于LDA模型,并且使用空间相邻视觉单词对可以比标准BTM模型使用更少的观测数据,取得更高的分类精度。  相似文献   

17.
针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体最优分割尺度计算方法;最后进行基于纹理特征的面向对象分类识别与精度评价,并与基于原始数据的面向对象分类结果进行对比。研究表明:Gist纹理特征使分类精度有了一定的提高,基于纹理数据的面向对象支持向量机(support vector machine,SVM)分类及面向对象K邻近法(K-nearest neighbor,KNN)分类的总体分类精度(overall accuracy,OA)分别比基于原始数据的2种方法分类精度提高3.67和3.33个百分点,基于纹理的面向对象SVM方法具有最高的精度,OA达到85.67%。不管是基于原始数据还是纹理数据,面向对象分类精度远高于最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)、马氏距离分类(mahalanobis distance classification,MDC)和SVM分类精度,且面向对象分类方法对纹理数据更为敏感。该文提出的基于纹理的面向对象分类方法有效提高了遥感影像分类精度,为区域土地利用/覆盖信息提取提供了有效的途径。  相似文献   

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