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基于灰度共生矩阵的图像纹理特征地物分类应用 被引量：51
1
作者 李智峰 朱谷昌 董泰锋 《地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期456-461,共6页
针对传统遥感影像分类方法的分类精度不高,在分析图像的光谱信息的基础上,对基于灰度共生矩阵的纹理特征在地物分类中的应用进行了研究。本研究利用原始图像进行主成分分析后的前两个主成分,经过编程运算,提取了基于灰度共生矩阵方法的... 针对传统遥感影像分类方法的分类精度不高,在分析图像的光谱信息的基础上,对基于灰度共生矩阵的纹理特征在地物分类中的应用进行了研究。本研究利用原始图像进行主成分分析后的前两个主成分,经过编程运算,提取了基于灰度共生矩阵方法的不同测度的纹理特征,将提取的纹理特征作为新的波段,与原始波段进行组合,再对组合图像进行监督分类,探索了利用纹理特征进行地物分类的可行性,并将分类结果与最大似然法分类结果进行定性和定量比较分析。结果表明,综合了纹理特征和光谱特征的地物分类方法,能够有效地提高地物分类精度,证明了基于纹理特征的遥感影像分类的有效性。 展开更多
关键词 遥感影像 纹理 灰度共生矩阵 地物分类
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GIS支持下三峡库区主要地类自动分类方法研究 被引量：7
2
作者 张宝雷 宋孟强 周万村 《遥感技术与应用》 CSCD 2006年第1期71-76,共6页
针对三峡库区遥感图像变异大的特征,设计建立了主要地类自动分类系统并在其子系统中完成了地形光谱纠正、辅助数据生成及数据合成等预处理工作;提出了一种可交互作业的计算机全自动土地利用类型分类方法。应用专业的图像处理软件ECOGN I... 针对三峡库区遥感图像变异大的特征,设计建立了主要地类自动分类系统并在其子系统中完成了地形光谱纠正、辅助数据生成及数据合成等预处理工作;提出了一种可交互作业的计算机全自动土地利用类型分类方法。应用专业的图像处理软件ECOGN ITION为平台,通过图像图斑化、选取样本、寻找最佳波段并生成判别函数来进行自动分类,在很大程度上克服了“同物异谱”、“异物同谱”、“边界过渡”等现象对分类结果的影响。在应用地理信息系统和自动分类方法来获取波谱特征复杂地区的土地利用信息的技术路线和方法方面作了有效探索。 展开更多
关键词 土地覆被自动分类系统 自动分类 主要地类 三峡库区
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遥感图像语义分割中的弱监督域自适应算法 被引量：2
3
作者 丁一鹏 赵璐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第22期195-202,共8页
近年来,遥感图像的语义分割得到广泛应用。虽然基于深度学习的方法极大程度地提高了遥感图像的语义分割精度,但由于遥感图像的多样性(不同的地理位置、地形和天气条件)以及像素级标签的缺乏,该算法难以适用于跨多个域的任务。而若重新... 近年来,遥感图像的语义分割得到广泛应用。虽然基于深度学习的方法极大程度地提高了遥感图像的语义分割精度,但由于遥感图像的多样性(不同的地理位置、地形和天气条件)以及像素级标签的缺乏,该算法难以适用于跨多个域的任务。而若重新训练新的域则需要消耗大量人力资源来收集相应的像素级标签。为了解决这一跨域问题,基于对抗学习提出了一种目标域图像级标签已知的弱监督域自适应方法:利用图像级标签,提出多类域判别器,使目标域各个类别自适应地对齐到源域;为保持训练过程的平稳,一种基于熵值产生目标域像素级伪标签的方法被提出以监督特征提取器,提升模型表现。在ISPRSVaihingen与ISPRSPotsdam数据集上的大量实验表明,改进后的算法优于其他遥感图像语义分割中的基于对抗学习域自适应算法。 展开更多
关键词 语义分割 遥感图像 地物分类 弱监督域自适应
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基于机载LiDAR和高光谱数据的地物分类方法研究
4
作者 汤阳城 徐克美 《经纬天地》 2023年第2期1-4,共4页
面对复杂的空间格局和多样的地物类型,研究提出基于机载LiDAR和高光谱数据的地物分类方法。将两类数据进行融合,形成性能更优的地物分类方法。实验表明:相似颜色与相近高度的不同地物,使用融合数据地物分类方法进行分类的效果更明显,较... 面对复杂的空间格局和多样的地物类型,研究提出基于机载LiDAR和高光谱数据的地物分类方法。将两类数据进行融合,形成性能更优的地物分类方法。实验表明:相似颜色与相近高度的不同地物,使用融合数据地物分类方法进行分类的效果更明显,较单一数据地物分类方法的分类精度高6.75%。 展开更多
关键词 国土资源 机载LIDAR 高光谱数据 地物分类
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湿地序列监测图像的地物目标分类方法
5
作者 于洋 杨敏 +2 位作者 苗宇宏 梁宪萌 王一聪 《环境监测管理与技术》 CSCD 2023年第5期50-54,58,共6页
针对固定观测站采集的序列图像中光照变化和背景复杂的问题,将图像序列作为图像在时间维的拓展,提出一种结合颜色空间变换和神经网络的目标分类方法,以辽河口湿地为例开展实地观测试验。基于前期现场调查得到的地物分布信息,将序列图像... 针对固定观测站采集的序列图像中光照变化和背景复杂的问题,将图像序列作为图像在时间维的拓展,提出一种结合颜色空间变换和神经网络的目标分类方法,以辽河口湿地为例开展实地观测试验。基于前期现场调查得到的地物分布信息,将序列图像转换至HSV空间,选择像素小区域作为样本训练多层神经网络,获得更高维度分类依据映射,并完成潮滩生态监测区域目标分类及重要湿地植物翅碱蓬的分布信息提取。对提取结果进行定量验证,该方法整体精确率稳定在90%左右。 展开更多
关键词 地物目标分类 空间变换 神经网络 生态监测 湿地
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融合空谱特征的MR-KRVFL高光谱地物识别模型研究
6
作者 郭国璐 范玉刚 冯晓苏 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第2期284-293,共10页
针对高光谱图像复杂空谱特性影响地物识别模型分类精度的问题,提出一种融合空谱特征的流形正则化核随机向量函数连接网络(MR-KRVFL)高光谱图像地物识别方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割(ERS),获取对应的同质区域;其次,利用主... 针对高光谱图像复杂空谱特性影响地物识别模型分类精度的问题,提出一种融合空谱特征的流形正则化核随机向量函数连接网络(MR-KRVFL)高光谱图像地物识别方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割(ERS),获取对应的同质区域;其次,利用主元分析(PCA)对同质区域进行降维并提取其空谱联合特征;最后,基于空谱特征信息,构造核随机向量函数连接网络(KRVFL)地物识别模型,并对模型进行流形正则化约束,提高高光谱图像地物识别模型的泛化性能。将该模型应用于Indian Pines和Pavia University高光谱数据集,分类精度达到了96.84%和98.83%,证明所提模型的有效性。 展开更多
关键词 熵率超像素分割 高光谱图像 核函数 流形正则化 分类精度 地物识别
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