基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同土地利用分类

高精度监测土地利用对实现可持续发展有重要意义。然而,由于遥感传感器成像的限制和地物的复杂性,单一的高光谱和多光谱图像已经不能满足高精度土地利用分类的要求,充分利用高光谱和多光谱遥感图像的互补信息能克服仅采用单一遥感图像分类的不足。该研究设计双分支卷积神经网络协同高光谱和多光谱遥感图像进行土地利用分类。针对高光谱图像设计3维-1维卷积神经网络(3D-1D Convolutional Neural Networks,3D-1D CNN)分支自动提取高光谱图像的空间-光谱特征;针对多光谱图像,设计3维卷积神经网络(3D Convolutional Neural Networks,3D CNN)分支提取多光谱图像的空间-光谱特征;设计融合层将从高光谱和多光谱图像提取的特征进行融合,最后通过全连接层输出土地利用类别。研究表明,与决策树(Decision Tree,DT)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)以及1D、2D和3D CNN方法相比,该文提出的基于双分支卷积神经网络的方法在两个数据集上Kappa系数平均分别提升了15.9、8.1、5.4、5.4和2.7个百分点。     

浅析图像融合对土地利用分类的影响——以西安地区为例

通过运用ERDAS软件对西安地区的ETM遥感影像进行数据融合处理,并对融合结果分别进行监督和非监督分类,研究图像融合前后的监督、非监督分类结果的差别,进行精度分析与评价,分析图像融合对其分类的影响,结果发现:除河流等地物分类精度相差不大外,融合后图像的分类结果中各个地物的吻合度明显提高,改善了遥感图像的分辨率和效果,有利于遥感图像的解译分类。     

一种基于IHS变换的改进型图像融合的算法

常用的遥感图像融合的方法如IHS变换法、Brovey变换法和主成分变换法实施图像融合时，均会有不同程度的光谱扭曲的现象，该文探讨了一种新的光谱保持型的DFF融合算法。DFF融合法先对参与融合的全色波段进行方向滤波，而后将滤波后的全色波段替换IHS正变换后的明度分量，再进行IHS逆变换便得到融合图像。DFF融合后的图像色彩与TM影像一致，光谱保持性能也优于IHS变换法，DFF融合图像的分类精度也高于IHS融合图像。     

水果表面缺陷自动检测系统中的人工智能方法研究

通过计算机视觉技术获取了带有各种表面缺陷的苹果图像并进行预处理，采用自适应特征聚类（ＳＡＦＣ）神经网络与模糊加权决策树（ＦＷＤＴ）相结合的方法实现了缺陷区域的准确检测和详细分类。实验结果表明，用人工智能方法进行表面缺陷检测，具有良好的抗噪容错能力并能有效地克服传统图像分割方法适应性差的缺点，提高判别准确率和分类精度。     

水果表面缺陷自动检测系统中的人工智能方法研究

通过计算机视觉技术获取了带有各种表面缺陷的苹果图像并进行预处理，采用自适应特征聚类（ＳＡＦＣ）神经网络与模糊加权决策树（ＦＷＤＴ）相结合的方法实现了缺陷区域的准确检测和详细分类。实验结果表明，用人工智能方法进行表面缺陷检测，具有良好的抗噪容错能力并能有效地克服传统图像分割方法适应性差的缺点，提高判别准确率和分类精度。     

基于遥感信息融合的阜新煤矿排土场地物提取与分类

结合地面测试高光谱数据及卫星遥感数据,对矿区地物信息进行提取,可有助于快速获取矿区地表信息,为矿区废弃地植被恢复提供辅助决策信息支持具有重要意义。该文以阜新市海州矿区排土场为研究对象,对不同波段组合的SPOT-5遥感影像进行了分类方法和分类精度评价研究。结果表明：排土场影像在波段组合与融合之后进行分类,分类精度提高不明显;而通过组合SPOT多光谱影像和植被指数图像,并结合地面测试的高光谱特征曲线建立分类模板,可以有效地提高地物分类精度,总体分类精度为85.48%,Kappa系数为0.8197。分类结果满足对排土场地物调查的实际需要,为建立排土场植被恢复等级提供了数据基础。     

基于改进小波变换的地物类型提取研究

在多源遥感图像融合过程中,为充分利用高分辨率影像的低频信息,从而提高对影像的解译能力,本研究尝试对传统的小波融合算法进行了改进,以SPOT5的多光谱波段和全色波段为数据源,借助MatLab与ENVI等工具,实现改进后小波变换的遥感影像融合,该融合方法跟传统融合方法相比,信息熵和清晰度都有所提高.分别以传统融合图像及改进小波变换融合后图像为分类底图,实施了监督分类,完成地物类型的提取,结果表明:改进的小波变换融合后图像分类效果更好,分类精度和Kappa系数都有所提高,其中利用小波变换融合为基础的马氏距离法和决策树算法相结合的分类效果最佳.     

基于Landsat TM图像棉花面积提取中线状地物的扣除方法研究

在新疆棉花遥感监测中，发现各种线状地物对TM影像图中的棉花面积提取精度产生影响，直接对图像进行处理和分类这种影响难以消除。经实际调查，新疆某一农场的各种线状地物占到总耕地面积的12．8％。为提高作物面积提取精度，完善农业部全国棉花遥感监测运行系统，进行了线状地物扣除方法的试验研究。阐述了试验研究方法的理论依据、技术路线与实施过程。并经验证可消除绝大部分线状地物对作物面积提取精度产生的影响。     

采用全卷积神经网络与Stacking算法的湿地分类方法

高精度湿地制图对湿地生态保护与精细管理具有重要的支撑作用。针对传统湿地分类方法的精度不高和泛化能力弱等问题，提出了一种联合全卷积神经网路（fully convolutional neural network，FCN）与集成学习的湿地分类方法。首先利用全卷积神经网络（SegNet、UNet及RefineNet）对GF-6影像的语义特征进行提取与融合，然后利用Stacking集成算法对融合后的特征进行判别和分类。结果表明，联合全卷积神经网络与Stacking算法能有效提取湿地信息，总体分类精度为88.16%，Kappa系数为0.85。与联合全卷积神经网络与单一机器学习RF、SVM与kNN算法相比，该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了4.87%，5.31%和5.08%；与联合单一全卷积神经网络（RefineNet、SegNet、UNet）与Stacking算法下的湿地分类结果，该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了2.78%，4.48%与4.91%；该文方法一方面能通过卷积神经网络提取遥感影像深层的语义特征，另一方面通过集成学习根据各分类器的表征性能进行合理的选择并重组，从而提高分类精度及其泛化能力。该方法能为湿地信息提取及土地覆盖分类方法的研究提供参考。     

面向对象的土地利用/覆盖遥感分类方法与流程应用

为了进一步提高干旱/半干旱地区土地利用/覆盖分类精度,该文以新疆石河子垦区为研究区,利用NDVI时间序列分析的方法确定了土地利用/覆盖遥感分类最佳时相组合;采用最佳指数因子OIF对参与图像分割的谱段进行选择;选择不同分割参数建立4级分割层次,构建了不同尺度的分类对象;针对其不同特点,分别选择基于知识的模糊分类和基于样本的监督分类方法;建立了面向对象的土地利用/覆盖遥感分类流程。采用地面实测数据对分类效果进行评估,与基于像元的分类方法相比,该文方法能够获取更高的分类精度,可为同类的研究与应用提供借鉴。     

CBERS-02B星HR高分辨率遥感数据融合研究分析

在阐述遥感影像融合原理的基础上,以贵州省贵阳市部分区域为研究区,应用PCA,Brovey,SVR,IHS共4种融合方法对CBERS-02B星HR数据与CCD数据进行融合实验。从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行分析,对比4种融合方法对CBERS-02B星影像数据的适用程度,同时与SPOT-5融合数据进行对比分析。研究表明:(1)4种融合方法中,SVR变换法最适合CBERS-02B星遥感数据的融合,融合数据的各评价指标均高于其他融合方法,空间信息丰富,图像细节效果良好;(2)CBERS-02B星同源遥感数据融合影像的质量低于SPOT-5影像融合数据;(3)CBERS-02B星CCD数据的质量低是导致融合影像质量不高的主要原因,所以在CBERS-02B星HR数据的使用过程中应尽量寻求其他来源的多光谱数据进行融合。     

居民地信息遥感提取方法比较研究

准确、客观地提取居民地信息,对于城镇规划和耕地保护等具有十分重要的意义。以河北省青县地区为研究区,基于陆地卫星TM图像,分别利用光谱阈值法、NDBI指数法、监督分类法及非监督分类法提取出了研究区的居民地信息。然后,利用目视解译、屏幕数字化勾绘出的居民地面积,对以上4种方法在居民地信息提取上的效果进行了比较,发现光谱阈值法是提取研究区居民地信息的最好方法。     

基于支持向量机分类的遥感土壤盐渍化信息监测

遥感技术在大尺度土壤盐渍化检测方面有着宏观性、实时性、动态性等优势和广阔的应用前景,但是传统的遥感图像分类方法精度不高、分类效率较低和不确定性.提出了基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的分类方法,介绍了SVM算法的基本原理,通过支持向量机分类法与传统分类方法(最大似然法和最小距离法)在盐渍化信息提取结果上进行对比,表明基于SVM的遥感图像分类方法能够较好的检测土壤的盐渍化信息,分类总精度达到95.66%,比最大似然法和最小距离法分类精度(分别为91.54%和85.42%)更高,因此更适合于遥感图像分类和盐渍化信息检测.     

水稻种植面积遥感估算的不确定性研究

利用研究区地物类别亚米级GPS详查数据及TM影像光谱数据,模拟生成1m分辨率的遥感模拟影像。用3种非参数分类法(最临近法KNN、误差后向传播神经网络BPN,模糊自适应网络FUZZY ARTMAP)和一种参数分类法(最大似然法MLC)对研究区TM影像进行硬分类估算水稻面积;还采用BPN全模糊分类、BPN和KNN模糊分类、抽象级结合和测量级结合的多分类器结合方法对遥感影像进行分类估算水稻面积;采用最多数法则的尺度扩展算法,实现由3m空间分辨率参考图提取30m空间分辨率影像像元纯度信息,讨论混合像元问题对遥感影像分类精度的影响。结果表明:非参数分类法精度均高于参数分类法,3种非参数分类法之间的差异较小,用最大似然法估算水稻面积的用户精度最高,用K最临近值分类法估算水稻面积的生产者精度最高;水稻类全模糊分类法的面积和真实面积最为接近,水稻类像元内的面积估测和真实面积无极显著差异;多分类器结合的分类法无论采用投票法还是测量级方法都能提高分类的总精度,能够提高水稻类面积提取的精度;研究区在30m空间分辨率的情况下,各类别分类总精度、Kappa系数随像元纯度升高而升高,4种硬分类方法没有对混合像元的分类表现出特别强的能力。本研究最终制作出分类影像像元的分类结果图、分类最大概率值、熵值图和水稻类概率值等4张图层,构成了对研究区分类结果不确定性的空间分布图不确定性图层,为采取进一步降低不确定性的措施提供了线索。     

利用GIS与TM资料集成技术估算龙游县早稻面积

提出利用GIS 与TM资料集成技术估算中国南方丘陵山地早稻种植面积的方法。该方法首先利用ARC/INFO对土地利用现状图进行数字化，建立拓朴关系后将其转化为栅格，然后进行投影变换，使土地利用现状图、行政图、TM数据具有相同的坐标，最后利用土地现状图，提取水田分布图，对水田分布图进行分类估算早稻种植面积。不同方法比较结果表明：非监督分类法不能用于提取丘陵山区的水稻种植面积；只用TM资料估算龙游县早稻面积，与统计数据相比，平行六面体分类法、最大似然分类法精度分别达到82.83%和59.95%；而用GIS 与TM资料集成技术对水田分布图进行分类估算早稻面积，平行六面体分类法、最大似然分类法的估算精度分别达到93.98%和60.65%，所以利用平行六面体分类法对南方丘陵山地早稻种植面积估算是可行的。     

基于TM影像的水体信息提取

在分析各种地物在TM遥感影像中特性的基础上,采用决策树方法对影像进行分类。通过分析水体的影像特征,找出水体与其他地物之间的灰度差异,进而用关系表达式来实现水体信息的提取。     

应用数字遥感图像对泰国Chanthaburi省土地利用动态的监测

A comprehensive method of image classification was developed for monitoring land use dynamics in Chanthaburi Province of Tailand.RS(Remote Sensing),GIS(Geographical Information System),GPS (Global Positioning System) and ancillary data were combined bythe method which adopts the main idea of classifying images by stekps from decision tree method and the hybridized supervised and unsupervised classification.An integration of automatic image interpretation,ancillary materials and expert knowledge was realized.Two subscenes of Landsat 5 Thematic Mapper(TM) images of bands 3,4 and 5 obtained on December 15,1992,and January 17,1999,were used for image gprocessing and spatial data analysis in the study.the overall accuracy of the results of classification reached 90%,which was verified by field check.Results showed that shrimp farm land,urban and traffic land,barren land,bush and agricultural developing area increased in area,mangrove,paddy field,swamp and marsh land,orchard and plantation,and tropical grass land decreased,and the forest land kept almost stable.Ecological analysis on the land use changes showed that more attentions should be paid on the effect of land development on ecological environment in the future land planning and management.     

不同年份的Radarsat与TM数据融合探测土地利用变更

常规的土地利用变更信息的遥感获取方式有分类后比较法和逐像元比较法/图像增强法。本文使用不同年份的遥感数据进行融合来探测土地利用变更信息,针对本文使用的雷达遥感数据的特点,本文采用改进的IHS变换法进行融合,对融合后图像的灰度进行分析,结果表明,融合图像的灰度既不同于融合前的Radarsat,又不同于融合前的TM,变更信息非常明显。     

面向对象的丘陵区水田遥感识别方法

中国南方丘陵区地形破碎,地物分布复杂,丘陵区水田的光谱特征相对于平原区较混杂,传统的基于像元的遥感数据获取受异质性因素的影响,无法利用单一时(季)像及特定的图像自动识别规则提取精度较高的水田分布信息。针对这一问题,该文基于多时像HJ-1A/1B卫星图像,结合地面调查,以湖南省湘潭市为研究区,在易康(e Cognition)软件平台上分别以光谱特征为主要参考的多层最邻近分类法和以在特征知识库支持下的决策树分类法对丘陵区水田进行图像识别。结果表明:分层最邻近分类法比单一最邻近分类提取的精度高,但在相同分割尺度下,利用特征知识库支持下的决策树分类提取水田的精度达到最高,为90.25%,总Kappa系数为0.79,说明特征知识库支持下的决策树分类方法比最邻近分类法更加适合丘陵区水田的遥感识别。     

滨海光谱混淆区面向对象的土地利用遥感分类

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。