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GIS辅助下的基于知识的遥感影像分类方法研究——以土地覆盖/土地利用类型为例 被引量:89
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作者 术洪磊 毛赞猷 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期328-336,共9页
提高计算机遥感影像的分类精度,是遥感应用中研究的主要问题之一。作者以规则的形式表示遥感影像解译知识,使用TM影像数据和DEM、坡度、土地利用图等地理辅助数据,从遥感影像处理/地理数据/专家知识一体化的角度出发,使用基... 提高计算机遥感影像的分类精度,是遥感应用中研究的主要问题之一。作者以规则的形式表示遥感影像解译知识,使用TM影像数据和DEM、坡度、土地利用图等地理辅助数据,从遥感影像处理/地理数据/专家知识一体化的角度出发,使用基于知识的方法进行了研究,改善了分类精度。实例研究证明了方法的正确性。 展开更多
关键词 GIS 知识 遥感 影像分类 土地利用
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遥感影像监督分类与非监督分类的比较 被引量:87
2
作者 赵春霞 钱乐祥 《河南大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期90-93,共4页
遥感影像的分类方法按照是否有先验类别可以分为监督分类和非监督分类,这两种分类法有着本质的区别但也存在一定的联系.从分类原理、分类过程、分类方法等不同角度分析了这两种方法的区别与联系,并展望了遥感影像分类的发展趋势与发展前景.
关键词 影像分类 监督分类 非监督分类
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人工神经网络在多源遥感影像分类中的应用 被引量:39
3
作者 贾永红 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2000年第7期7-8,共2页
在研究人工神经网络理论的基础上 ,应用动量法和学习率自适应调整的策略 ,改变 BP神经网络的主要缺点 ,提出对同一地区空间配准的 L andsat TM3 ,TM4,TM5影像和航空 SAR影像 ,一方面采用该种网络对两类影像分别进行分类 ,将其分类结果... 在研究人工神经网络理论的基础上 ,应用动量法和学习率自适应调整的策略 ,改变 BP神经网络的主要缺点 ,提出对同一地区空间配准的 L andsat TM3 ,TM4,TM5影像和航空 SAR影像 ,一方面采用该种网络对两类影像分别进行分类 ,将其分类结果按提出的融合规则进行分类融合得到最终分类结果 ;另一方面采用该网络对两类影像进行融合分类 ,得到相应分类结果。比较这两者的结果表明 :基于改进的 BP神经网络用于土地利用分类 ,分类融合较融合分类的分类精度高。 展开更多
关键词 BP神经网络 融合 影像分类 多源遥感
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浅谈遥感图像监督分类与非监督分类 被引量:46
4
作者 杨鑫 《四川地质学报》 2008年第3期251-254,共4页
从遥感图象分类原理、分类过程、分类方法等来探讨监督分类与非监督分类方法的区别与联系,并通过ERDAS IMAGINE对四川省某县TM图像进行监督分类和非监督分类的比较。
关键词 影像分类 监督分类 非监督分类 最大似然法 ISODATE
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基于尺度空间的分层聚类方法及其在遥感影像分类中的应用 被引量:33
5
作者 骆剑承 梁怡 周成虎 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期319-324,共6页
基于尺度空间的分层聚类方法(SSHC)是一种以热力学非线性动力机制为理论基础的新型聚类算法,是视觉松弛化过程的模拟。与传统基于统计方法的聚类算法相比较,SSHC具有样本空间可服从自由分布、通过规则可获取最优聚类中心点... 基于尺度空间的分层聚类方法(SSHC)是一种以热力学非线性动力机制为理论基础的新型聚类算法,是视觉松弛化过程的模拟。与传统基于统计方法的聚类算法相比较,SSHC具有样本空间可服从自由分布、通过规则可获取最优聚类中心点及类别、可在聚类过程中融合后验知识等优点。本文从聚类系统的热力学运动机制和视觉模拟过程出发,对SSHC聚类算法进行综合分析,并对如何生成聚类树的过程进行详细描述,提出了通过融合点的部分自由能(FFE)和所属聚类子树所包含叶结点最小点集等规则来获取对最优聚类中心点决策;最后对SSHC算法在多波段遥感影像分类中的应用模型进行详细探讨,结论认为相对于传统的统计聚类方法,SSHC聚类算法具有更多的灵活性和实用性。 展开更多
关键词 遥感 影像分类 尺度空间 分层聚类
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遥感影像分类与地学知识发现的集成研究 被引量:26
6
作者 王雷 冯学智 都金康 《地理研究》 CSCD 北大核心 2001年第5期637-643,共7页
遥感与地学之间存在着数据与知识上巨大的互补性。本文通过地面类型数据将遥感影像分类与地学知识发现结合起来 :用遥感数据驱动发现地学知识 ,用地学知识解释、确认、检验遥感分类结果 ,并使用统计值和分布谱来定量化表达地学知识 ,形... 遥感与地学之间存在着数据与知识上巨大的互补性。本文通过地面类型数据将遥感影像分类与地学知识发现结合起来 :用遥感数据驱动发现地学知识 ,用地学知识解释、确认、检验遥感分类结果 ,并使用统计值和分布谱来定量化表达地学知识 ,形成一体化的遥感地学分类系统。 展开更多
关键词 影像分类 地学知识发现 分类精度评价
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GIS辅助下的Bayes法遥感影像分类 被引量:24
7
作者 游代安 蒋定华 余旭初 《测绘科学技术学报》 北大核心 2001年第2期113-117,共5页
介绍了Bayes分类器 ,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法。文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识 ,并使用其它地理辅助数据 ,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发 ,使用基于知识的... 介绍了Bayes分类器 ,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法。文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识 ,并使用其它地理辅助数据 ,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发 ,使用基于知识的方法进行了分类研究 ,改善了分类精度。实验表明这是一种较好的分类方法。 展开更多
关键词 影像分类 空间数据挖掘 贝叶斯分类
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城市建成区遥感影像边界提取与扩张分析 被引量:36
8
作者 邓刘洋 沈占锋 柯映明 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期996-1003,共8页
针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验... 针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km×0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。 展开更多
关键词 建成区提取 均值漂移 遥感影像分割 影像分类 城市扩张
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基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法 被引量:25
9
作者 万幼川 宋杨 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期105-109,共5页
提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法,讨论了利用高分辨率遥感影像,通过不 同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合,利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测,构建一个三层的 MLP分类器对影像进行分类,提取城市建... 提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法,讨论了利用高分辨率遥感影像,通过不 同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合,利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测,构建一个三层的 MLP分类器对影像进行分类,提取城市建筑物与道路信息,并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现 地图的更新。实验结果表明,基于影像融合,利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图,利用 分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。 展开更多
关键词 影像融合 影像分类 地图更新
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基于ENVISAT ASAR数据的水稻监测 被引量:29
10
作者 董彦芳 孙国清 庞勇 《中国科学(D辑)》 CSCD 北大核心 2005年第7期682-689,共8页
由于水稻的生长期多云雨天气,所以水稻是最适合于用合成孔径雷达(SAR)传感器监测的农作物之一.由SAR获取的后向散射信号与水稻的生长状况相关,包括高度、密度、生物量和结构特征,这些参数随不同的生长阶段而有变化.在一个水稻生长周期中... 由于水稻的生长期多云雨天气,所以水稻是最适合于用合成孔径雷达(SAR)传感器监测的农作物之一.由SAR获取的后向散射信号与水稻的生长状况相关,包括高度、密度、生物量和结构特征,这些参数随不同的生长阶段而有变化.在一个水稻生长周期中,文中获取了多时相的ENVISATASAR的APMode(AlternatingPolarizationMode)数据,与此同时,对水稻参数进行了实地测量.通过对连续冠层模型的改进,计算生长周期内稻田的雷达后向散射系数,并分析了水稻参数与雷达后向散射系数的关系,以及后向散射系数随时相、入射角和极化的变化规律.结果发现后向散射系数的模拟值与ASAR数据具有相似的趋势.这一结果对ASAR数据反演水稻参数的研究具有重要意义.不同地物在雷达影像上的后向散射系数有明显的差异,且有各自的规律可循,所以应用多时相雷达影像分类能够精确得到水稻的种植面积,从而进一步进行水稻的估产. 展开更多
关键词 ENVISAT SAR数据 水稻 合成孔径雷达(SAR) 监测 后向散射系数 生长周期 生长状况 散射信号 结构特征 生长阶段 实地测量 雷达影像 数据反演 变化规律 种植面积 影像分类 多时相 生长期 农作物 传感器 生物量 层模型 入射角
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一种端元变化的神经网络混合像元分解方法 被引量:25
11
作者 吴柯 张良培 李平湘 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期20-26,共7页
遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元(Endm ember)个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利... 遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元(Endm ember)个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解。实验结果表明:本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。 展开更多
关键词 混合像元 端元变化 线性模型 神经网络 FUZZY ARTMAP 影像分类
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基于DeepLab-v3+的遥感影像分类 被引量:29
12
作者 袁立 袁吉收 张德政 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第15期228-235,共8页
遥感影像分类是模式识别技术在遥感领域的具体应用,针对普通卷积神经网络处理遥感图像分类遇到的边缘分类不准确、分类精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(DeepLab-v3+)的遥感图像分类方法。首先标注卫星图像数据;再... 遥感影像分类是模式识别技术在遥感领域的具体应用,针对普通卷积神经网络处理遥感图像分类遇到的边缘分类不准确、分类精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(DeepLab-v3+)的遥感图像分类方法。首先标注卫星图像数据;再利用标注数据集对DeepLab-v3+模型进行训练,该模型能够提取遥感图像中具有较强稳健性的边缘特征;最后获得遥感影像地物分类结果。在遥感数据集上进行分析可知,所提方法比其他分类方法具有更高的分类精度,更稳健的边缘特征,以及更优的分类效果。 展开更多
关键词 遥感 编码解码器 空洞卷积 影像分类
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一种端元可变的混合像元分解方法 被引量:24
13
作者 丛浩 张良培 李平湘 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2006年第8期1092-1096,共5页
混合像元线性分解是高光谱影像处理的常用方法,它使用相同的端元矩阵对像元进行分解,其结果是分解精度不高。为此提出了一种端元可变的混合像元分解方法,在确定端元矩阵时,首先考察混合像元与端元的光谱相似性,结合地物空间分布特点,实... 混合像元线性分解是高光谱影像处理的常用方法,它使用相同的端元矩阵对像元进行分解,其结果是分解精度不高。为此提出了一种端元可变的混合像元分解方法,在确定端元矩阵时,首先考察混合像元与端元的光谱相似性,结合地物空间分布特点,实现了可变端元的混合像元分解。试验结果表明,该分解方法分解精度优于传统线性模型,符合实际情况。 展开更多
关键词 端元可变 混合像元 遥感 影像分类
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结合均值漂移分割与全卷积神经网络的高分辨遥感影像分类 被引量:26
14
作者 方旭 王光辉 +2 位作者 杨化超 刘慧杰 闫立波 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第2期440-448,共9页
针对目前遥感影像分类应用中常用的浅层机器学习算法无法满足当前海量遥感影像数据环境下分类精度的问题,提出了一种将全卷积神经网络应用于遥感影像分类的方法;为了减少影像特征图在池化过程中自身特征的丢失,增加池化层与反卷积层的融... 针对目前遥感影像分类应用中常用的浅层机器学习算法无法满足当前海量遥感影像数据环境下分类精度的问题,提出了一种将全卷积神经网络应用于遥感影像分类的方法;为了减少影像特征图在池化过程中自身特征的丢失,增加池化层与反卷积层的融合;为了提高融合的可靠性,增加尺度变换层;为了获得更精细的边缘分类结果,考虑像素之间的空间相关性,采用均值漂移聚类分割获取像素的空间关系,通过统计聚类区域像素概率的和最大、方差最小的方法确定该区域对象的类别;选取典型地区的影像进行分类实验,并将所提出的分类方法与全卷积神经网络、支持向量机、人工神经网络方法进行对比。结果表明,所提出的分类方法的精度明显高于传统机器学习方法的精度。 展开更多
关键词 遥感 影像分类 全卷积神经网络 高分辨率影像 均值漂移分割 反卷积融合
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结合光谱角的最大似然法遥感影像分类 被引量:23
15
作者 陈亮 刘希 张元 《测绘工程》 CSCD 2007年第3期40-42,47,共4页
遥感影像含有丰富的信息,反映了地物特征。其中光谱角侧重描述了光谱的形状特征,具有对多光谱图像增益不敏感的特点。最大似然法是遥感影像分类最常用的方法之一,文中对该方法的后验概率判别函数进行修改,将光谱角以概率因子的形式加入... 遥感影像含有丰富的信息,反映了地物特征。其中光谱角侧重描述了光谱的形状特征,具有对多光谱图像增益不敏感的特点。最大似然法是遥感影像分类最常用的方法之一,文中对该方法的后验概率判别函数进行修改,将光谱角以概率因子的形式加入到判别函数中构造一种新的判别函数,有机地将光谱角这一特征信息加入影像分类。通过实验,并与最大似然法和光谱角匹配法分类结果进行比较,结果表明,结合光谱角的最大似然分类法的分类精度得到提高。 展开更多
关键词 影像分类 光谱角 最大似然分类 归属概率函数
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像元信息分解和决策树相结合的影像分类方法 被引量:15
16
作者 刘小平 彭晓鹃 艾彬 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2004年第6期35-39,共5页
该文提出了一种基于像元信息分解和决策树相结合的遥感自动分类方法。选择广州市番禺区作为研究区,用像元信息分解和多变量决策树法把TM影像分为水体、植被、水泥地、土壤4种基本组分,分离成4类树枝;分别以4种基本地物组分作为分类掩膜... 该文提出了一种基于像元信息分解和决策树相结合的遥感自动分类方法。选择广州市番禺区作为研究区,用像元信息分解和多变量决策树法把TM影像分为水体、植被、水泥地、土壤4种基本组分,分离成4类树枝;分别以4种基本地物组分作为分类掩膜,采用BP神经网络分类、形状指数提取、光谱特征提取等复合方法进行分枝,并开展野外遥感调查,以提高和验证分类精度。结果表明:该方法保证了分枝时地物的纯洁度,有效地避免了地物提取时多余信息的干扰和影响,提高了分类精度。结合实地调查数据与最大似然分类算法进行对比实验,表明该模型比最大似然总体分类精度高16%。 展开更多
关键词 元信息 决策树 分类精度 地物 影像分类 分类算法 自动分类 像元 TM影像 遥感
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基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究 被引量:24
17
作者 王书玉 张羽威 于振华 《测绘与空间地理信息》 2014年第4期83-85,93,共4页
随机森林(Random Forests)是一种最有效的分类方法之一。现阶段,它吸引了来自不同领域的研究人员,被广泛应用到不同的学科领域之中。本文采用TM影像,运用随机森林算法,对洪河湿地影像进行分类,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelih... 随机森林(Random Forests)是一种最有效的分类方法之一。现阶段,它吸引了来自不同领域的研究人员,被广泛应用到不同的学科领域之中。本文采用TM影像,运用随机森林算法,对洪河湿地影像进行分类,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)和CART(Classification And Regression Tree)算法对比。结果表明,基于RF算法的分类结果的总精度和Kappa系数分别为88.31%和0.82,较MLC和CART分类方法有明显提高。从而证明RF算法可以提高遥感影像的分类精度,并可应用在湿地信息的提取研究中。 展开更多
关键词 影像分类 随机森林 湿地信息 精度评估
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遥感影像分类中的空间尺度选择方法研究 被引量:22
18
作者 韩鹏 龚健雅 +2 位作者 李志林 柏延臣 程亮 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期507-518,共12页
提出了一种新的基于信息熵的空间尺度选择方法。该方法充分利用了遥感影像的多光谱信息。在这个方法中,信息熵被用于评价影像类别可分性的定量标准;另外影像的空间分布特征也被考虑。该方法与已有方法,即基于局部方差的方法、基于变异函... 提出了一种新的基于信息熵的空间尺度选择方法。该方法充分利用了遥感影像的多光谱信息。在这个方法中,信息熵被用于评价影像类别可分性的定量标准;另外影像的空间分布特征也被考虑。该方法与已有方法,即基于局部方差的方法、基于变异函数(Variogram)的方法、基于离散度的方法,进行了比较。TM和Quick Bird两种影像被引入到评价中来。实验结果表明,本方法能够准确地确定两种实验影像的最优分类精度所对应的空间尺度。QuickBird影像采用了面向对象的分类方法进行实验,这表明本方法不仅适合于传统的分类方法,同时也适用于面向对象的方法。通过比较分析表明,本文方法明确优于已有各种方法。 展开更多
关键词 最优尺度 分辨率 信息熵 多光谱信息 影像分类
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遥感影像融合与分类在城市边缘带扩展监测中应用研究 被引量:6
19
作者 孙丹峰 李红 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期65-70,共6页
探讨了TM30 m分辨率波段与 SPOT10m分辨率全色波段通过融合来提高城市扩展动态监测精度的方法和应用潜力。首先采用IHS变换完成TM的多光谱波段与SPOT全色波段融合,增强变化信息在光谱和几何特征上的表征,然后采用最大似然分类方法对融... 探讨了TM30 m分辨率波段与 SPOT10m分辨率全色波段通过融合来提高城市扩展动态监测精度的方法和应用潜力。首先采用IHS变换完成TM的多光谱波段与SPOT全色波段融合,增强变化信息在光谱和几何特征上的表征,然后采用最大似然分类方法对融合图像进行分类。实验结果表明光谱与纹理特征组合在用户精度上比单纯光谱、纹理特征分类分别提高21.87%和10.22%;在生产者精度上比各自分别提高8.4%和17.88%;Kappa系数分别提高0.10和0.21。通过高几何分辨率图像与多光谱波段融合方法可以,增强变化信息,纹理特征参与变化信息提取可以提高变化类型的分类精度。 展开更多
关键词 遥感影像 应用研究 影像融合 城市边缘带 纹理特征 影像分类 城市扩展 动态监测 土地利用变化
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结合最小噪声分离变换和卷积神经网络的高分辨影像分类方法 被引量:20
20
作者 陈洋 范荣双 +2 位作者 王竞雪 吴增林 孙汝星 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第10期434-439,共6页
针对传统浅层机器学习方法应用于高分辨影像分类时存在的问题,提出了结合最小噪声分离变换和卷积神经网络的高分辨率影像分类方法。采用最小噪声分离分析非监督训练初始化卷积神经网络,为提高训练速度,使用线性修正函数作为神经网络的... 针对传统浅层机器学习方法应用于高分辨影像分类时存在的问题,提出了结合最小噪声分离变换和卷积神经网络的高分辨率影像分类方法。采用最小噪声分离分析非监督训练初始化卷积神经网络,为提高训练速度,使用线性修正函数作为神经网络的激活函数;利用概率最大化采样原则减少池化过程中影像特征的缺失,并将下采样后影像特征输入Softmax分类器进行分类。采用所提分类方法对典型地区的影像进行分类实验,并与支持向量机和人工神经网络分类方法的分类结果进行对比。结果表明,所提分类方法的分类精度明显高于另两种分类方法的分类精度,并能充分挖掘高分辨遥感影像的空间信息。 展开更多
关键词 遥感 高分辨影像 卷积神经网络 最小噪声分离变换 影像分类
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