遥感影像分析中面向对象分类方法的研究

由于传统基于像元的分类方法存在诸多局限性,因此文章介绍了一种面向对象的影像分类方法。应definiensdeveloper7．O软件,以昆明地区海口城镇为试验区进行地物提取,并获得了较好的效果,最后提取的精度达93．66％。     

遥感影像分类方法研究

为了遥感解译基础性工作的发展和提高,本文综述了近年来国内外多种分类方法的研究和进展。在分析当前主要遥感影像分类方法的基础上。从传统的分类方法、基于智能的分类方法、其他新分类方法三个方面,对遥感分类方法研究进展进行了阐述,本研究还存在不足,今后还需进一步研究利用各种分类方法相互结合在盖遥感影像分类中的应用。     

基于支持向量机的土地覆被遥感分类

遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情况下表现出了出色的学习能力,是机器学习领域很有希望的一种学习方法。     

基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究

遥感影像技术对我国土地的调查和耕地保护中都发挥了极其重要的作用,从20世纪80年代我国开始逐步应用航天和航空技术对我国的土地资源进行利用和动态监测.近些年随着我国科技的飞速发展,遥感影像技术在土地利用和分类方面的业绩更加突出。本文就遥感影像技术在土地利用和分类方法进行全面的阐述.     

基于面向对象的香榧资源分布遥感调查研究

香榧系第三纪孑遗植物,为我同特有的珍贵经济树种.常规的香榧资源调查方法存在工作量大、数据时效性差等不足.近年来高分辨率遥感影像的应用,为特定树种信息提取提供了可能.基于此,本文以高分辨率IKONOS卫星影像为基础,采用面向对象的信息提取方法,多尺度分割形成对象后,利用光谱、形状、纹理等构建特征空间,进行会稽山区香榧信息提取的试验,并与常规监督分类法(最大似然法)进行了比较.结果显示,基于面向对象方法的香榧信息提取精度达到86.57%,比监督分类法的精度提高了27.90%.研究表明,用面向对象的分类方法进行香榧信息提取和资源调查是可行的.     

基于面向对象高分辨率影像的校园地物提取

针对高分辨率遥感影像的校园地物分类,引入了面向对象的信息提取技术,以校园作为研究对象,实现校园用地的分类和提取。最终结果精度高达85%左右,比传统监督分类中相对成熟的最大似然的精度高出10%左右,同时克服了"椒盐"噪声的影响,各地物信息的提取特征比较明显,具有较大的应用潜力。     

基于遥感数据的沛县景观格局变化定量分析

本文选择徐州市沛县地区作为研究区,运用支持向量机(SVM)对研究区多时相TM/ETM+遥感影像进行土地覆盖分类,取得了比较满意的分类精度。在此基础上,结合景观生态学,从定性和定量两个角度对研究区近10年来的土地覆盖变化和景观生态格局变化作了分析,结果能够较好地反映研究区近年来的发展状况。最后根据研究成果,对研究区的发展提出一些有效性建议,以期能够对研究区快速、可持续的发展提供科学依据。     

LIDAR辅助遥感影像建筑物分类识别和提取研究

随着我国城市的不断扩建,城市建筑物的增加,数字化城市的需求越来越多,如何从高分辨遥感影像中自动快速提取建筑物成为研究的重点内容。本文从LIDAR的基本组成和工作原理以及建筑物识别和提取技术出发,介绍了如何利用LIDAR技术来实现建筑物识别和提取。     

高分辨率遥感影像线状地物提取方法研究

线状地物提取是遥感影像处理的主要研究内容之一。本文针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法的不足,构建了一种基于Canny边缘检测的面向对象提取方法。并针对面向对象遥感影像分割容易受到噪声和其他地物干扰导致提取精度不高的问题,运用Canny算子对遥感影像进行高斯滤波,降低噪声影响,采用高低双阈值法细化边缘有效检测出地物的边缘信息。最后结合面向对象的原理,通过基于规则的方法提取线状地物,得到包含线状地物信息的二值图像。精度检验结果表明,基于Canny边缘检测的面向对象方法提取线状地物的欠提取率平均为6.3%,比数学形态学方法提取线状地物的欠提取率下降了22.6%,可以有效提高线状地物提取的精度,对高分辨率遥感影像线状地物信息提取研究具有一定的参考价值。     

基于遥感影像的土地覆盖分类方法研究

20世纪90年代卫星遥感在全球和区域尺度土地覆盖研究与应用方面取得了突破性进展,土地利用/覆盖遥感研究的新方法不断出现。对国内外土地覆盖遥感图像分类的研究现状进行了综合阐述,初步探讨了提高土地覆盖遥感影像分类精度的方法与途径     

基于支持向量机的网页分类研究

探讨了网页的文本分类,阐明了多层文本的概念,分析了支持向量机的数学模型及基于支持向量机的层次文本分类算法,提出了基于支持向量机的网页分类方法流程,指出了进一步研究的要点。     

遥感图像增强的MATLAB实现

随着空间技术、电子计算机技术等当代科技的迅速发展,以及地学、生物学等学科发展的需要,遥感技术已经发展成为一门新兴的科学技术。对遥感图像增强的方法进行了研究。     

基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术研究

无人机遥感是一种新的遥感手段,具有快速、灵活、低成本、高影像分辨率等特点。无人机技术已经被广泛应用于资源勘测、气象观测及处理突发事件等领域中,成为未来航空器的发展方向之一。由于无人机采用的非量测相机且飞行高度较低、平台不稳定等特点,图像具有相幅小、数量多、航带不规则等特点,为了得到该地区的全景图像,图像拼接成为解决该问题的关键技术。基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术相对别的遥感影像拼接技术有它的优势和特点,本文主要介绍了SIFI算法和基于此算法的遥感影像拼接技术。     

基于ENVI的高分辨率遥感图像在矸石山提取中的应用研究

煤矸石堆积已经成为愈来愈严重的环境问题,及时有效地对矸石山信息进行提取,对于矸石山治理及矸石山地质灾害监测具有重要意义。本文以淮南谢一矿矸石山为例,以Quick Bird高分辨率遥感图像为数据源,利用ENVI软件对图像进行去噪处理、增强处理、几何校正,对矸石山进行提取。从精度检测可以看出,基于ENVI从高分辨率遥感图像中提取矸石山的精度较高,可广泛用于矸石山动态监测与研究。     

小波在遥感图像分析中的应用与发展

介绍了小波变换在影像压缩、多源遥感影像融合、影像去噪、影像边缘检测与纹理信息提取等方面的应用特点与效果,并对小波在遥感影像分析中的应用趋势,以及一些尚待解决和进一步研究的问题进行了探讨。     

多元遥感影像数据融合研究

由于遥感数据越来越丰富,不同传感器获取的影像数据在几何、光谱和空间分辨率等方面存在着一定的局限性和差异性。全色波段和多光谱影像融合得到的影像,兼有全色波段的高空间分辨率和多光谱影像的高光谱分辨率特性,可以满足影像解译的需求,而且融合后更能突出影像的某些特征:如土地利用变化和森林覆盖的变化等等。本文主要是介绍遥感影像融合的基本原理、融合后影像的评定和分析,并且将以主成份影像融合、IHS变换与直方图匹配法的遥感影像融合,进行以南昌市部分地区Quickbird全色影像和多光谱影像的融合实验分析。     

卫星遥感图像中沙漠和山脉的纹理分析

卫星遥感图像的识别技术是遥感图像处理中一个重要的研究领域,并在实践中大量应用。为了利用卫星遥感图像识别沙漠和山脉,选用了不同的方法进行分析。通过对基于直方图统计法的识别、傅立叶功率谱的识别以及基于灰度共生矩阵的纹理识别法的特点和识别效果进行比较,得出基于灰度共生矩阵地识别法是一种简单有效的算法。能够准确的识别出土地类型,对研究土壤沙漠化有很重要的意义,有很好的应用前景。     

利用空间投影法实现遥感图像的几何精纠正

遥感图像必须经过校正才能进一步应用,本文采用空间投影法对缺少控制点的遥感图像进行几何精纠正.文章介绍了遥感图像几何精纠正原理及空间投影理论,详细阐述了整个几何精纠正的算法过程,并给出实验结果.