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  1. 遥感影像监督分类与非监督分类的比较（pdf）

  2. 遥感影像分类是影像分析的一个重要内容,它是利用计算机通过对影像中不同地物的空间信息和光谱 信息进行分析,选择特征,并将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将影像中各个像元划归到子空间去. 目前国内国际上对影像分类的研究主要集中在应用具体的物理的、数学的方法等对影像进行的分类研究方 面[1 - 8 ] ,对于影像分类方法的研究,从不同的方面可以划分为不同的类型. 按照利用图像要素的不同,影像 分类大体可以分为三种:一是基于图像灰度值的分类,二是基于图像纹理的分类,三是基于多源信息融合的 分类[9

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-14
    • 文件大小：188416
    • 提供者：forrestlc

  1. 遥感图像地物信息分类

  2. 遥感地物信息分类，采用K均值和ISODATA两种算法。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wudaguoke

  1. 4-遥感图像信息提取

  2. • 1、遥感信息提取技术概述 • 2、监督分类 • 3、基于专家知识的决策树分类 • 4、面向对象分类 • 5、地物识别和定量反演 • 6、动态监测 • 7、立体像对DEM提取

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lipenggis

  1. 遥感地物分类识别

  2. 介绍利用SPOT5多光谱数据实现地物分类。利用光谱和空间特征表示象元信息，神经网络进行分类识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-21
    • 文件大小：484352
    • 提供者：u012196642

  1. 基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类

  2. 针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础 上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的 AVIＲIS 数据为例，分析 各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择; 并针对难区 分地物类别，应用 J － M 距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分 类。实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-20
    • 文件大小：259072
    • 提供者：lemonwumiao

  1. 最大似然法_监督分类_遥感影像

  2. 8波段的遥感影像，其中包含建筑物、道路、植被、 水四种地物类型，现已从四种类型中分别选取了训练样本若干，分别存储在building.xls、road.xls、vegetation.xls和water.xls四个文件中，unknow.xls文件中存储了待分类像素在8个波段上的灰度值以及这些像素的真实地物类型，要求利用最大似然法对unknow.xls中的像素进行分类，并利用unknow.xls文件中最后一列的类别信息对分类结果进行精度评价。已求出总体精度、用户精度、制图精度、Kappa系数。内附数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-01
    • 文件大小：276480
    • 提供者：qq_38555507

  1. 极大似然估计matlab代码

  2. 包括matlab代码和地物信息xls文件，利用文件中提供的地物的五个波段信息以及预分类的信息，进行编程，实现分类并和文件中的真正分类比较，发现正确率可以达到97%

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cbldlpl

  1. 模糊C均值聚类遥感影像分类

  2. 模糊C均值聚类算法可有效的解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于matlab平台、采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类,并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明,基于模糊C均值聚类使得分类后的图像很好地区分了地物类别,取得了较好效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：391168
    • 提供者：weixin_38553478

  1. 基于高分一号卫星遥感影像的城市绿地提取对比研究

  2. 针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,文中提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地信息的方法,结合K-T变换和ICA变换,根据地物的遥感影像特征、光谱特征信息和基于阀值的分类技术进行有效波段最优组合及地物分类,从而大幅提高了绿地专题信息提取的精度。研究中提出本方法和基于NDVI的典型绿地提取方法的提取结果进行精度评价,实验结果证明,在城市区域范围尺度上,该方法计算简便且实现了94.97%的高精度和总Kappa系数为0.919 5的评价结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38661100

  1. 利用决策树模型的湿地提取与分类

  2. 为解决因湿地环境复杂且类型多样导致光谱混淆而难以对其自动遥感提取的问题,采用决策树模型的湿地信息提取方法,以Landsat OLI影像光谱特征和经缨帽变换后的数据为基础,结合不同类型湿地的环境特征和空间特征信息,提出先分区再分类的思想,构建决策树分类模型.对原始影像进行缨帽变换,利用变换后的湿度分量及地物的光谱特征规律,将研究区划分为水体区域、植被区域和非植被区域,然后分别对各个区域进行再分类,逐层分级,最终实现不同类型湿地的分级提取.研究结果表明:采用分区分类思想构建决策树模型,可以有效提取湿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38655990

  1. 基于光谱与纹理信息的Worldview_2影像地物分类

  2. 摘要: 高分辨率遥感影像分类是遥感影像处理领域中的一个重要的研究方向． 选取Worldview-2 影像，分别以光谱信息和光谱结合纹理信息为分类数据，采用最大似然法( MLC) 和支持向量机法( SVM) 进行监督分类，用混淆矩阵对分类结果进行评价． 结果表明，9 × 9 为最佳纹理窗口; SVM 法分类精度明显优于MLC 法; 基于光谱结合纹理信息的分类精度明显优于单纯基于光谱信息的分类结果． 辅以影像纹理特征，采用SVM 法可以较为有效提取Worldview-2 地物信息．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：1007616
    • 提供者：Dan510275

  1. 基于混合像元光谱信息的正交试验设计与交互作用分析

  2. 基于混合像元光谱信息的正交试验设计与交互作用分析，韩阳，，混合像元问题不仅是遥感技术向定量化深入发展的重要障碍，而且也直接影响计算机处理地物的自动识别和分类精度。来自非朗伯体表面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：448512
    • 提供者：weixin_38562626

  1. 人工神经网络在高光谱遥感影像分类中的应用

  2. 人工神经网络在高光谱遥感影像分类中的应用，郑玉凤，，高光谱遥感图像数据具有数据量大、波段很多很窄、波段相关性强、信息冗余多、图光一体化等特征。而遥感图像上的光谱值是多种地物

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-27
    • 文件大小：363520
    • 提供者：weixin_38705014

  1. 高光谱遥感岩矿填图应用研究

  2. 本文围绕高光谱遥感成像光谱技术应用于岩矿信息提取与识别分类的原理、 方法，详细阐述了 Hyperion 高光谱数据预处理的基本流程，以及野外采集地物 波谱，重建地物真实波谱库的过程。在研究分析工作区岩石矿物的光谱吸收特征 的基础上，对忠阳山地区岩石及金属矿物矿化蚀变信息进行了提取和分类目标识 别，最后得到岩性地质分类图和蚀变矿物图，并概要分析了高光谱遥感在岩石分 类、地质找矿应用中的重要作用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：sunxiao76116

  1. 结合分类与迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复

  2. 利用多源多时相遥感图像，给出一种结合分类与迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复算法． 首.先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对多源多时相遥感图像进行多分辨率分解，对分解后的薄云图像的高频系数.利用贝叶斯方法进行地物初分类；再对每类地物的低频系数通过迁移最小方差支持向量回归模型进行域自适应学习，.获取模型参数；最后利用所获的迁移回归模型，用无云参考图像的低频系数预测薄云覆盖图像的低频系数，去除薄云，.恢复薄云覆盖图像的地物信息． 实验结果表明，本文算法恢复的地物细节清楚，光谱失真较小． 特别对地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38556985

  1. 基于模糊证据理论的机载激光点云和光学影像分类

  2. 地物纹理的复杂性,使地物分类一直是遥感领域研究的热点和难点。机载激光技术可以直接获取地物的三维点云信息,影像数据可以提供丰富的波谱信息,因此,结合机载激光点云和航空影像主被动遥感数据对地物进行分类。首先,将三维点云数据转换成网格数据,并利用顶帽变换算子去除噪声点;然后,对网格数据进行区域分割,引入植被区域限制的分水岭算法生成聚类区域;最后,利用模糊证据理论对不同聚类区域进行地物类型识别。用ISPRS数据集中的机载激光点云和航空影像数据作为实验数据,对本方法进行精度评价。结果表明,与基于单点的证据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38705873

  1. PFWG改进的CNN多光谱遥感图像分类

  2. 为了实现在遥感图像处理过程中准确地提取到有效地物信息, 缩短分类用时, 将卷积神经网络（CNN）模型引入遥感图像地物分类, 首先提出由图片模糊加权平均（PFWG）改进的CNN分类方法, 利用模糊几何聚类算法作为预处理单元对实验样本进行特征规划, 并对遥感地物信息进行多源特征决策, 简化了分类过程, 加快了CNN模型的收敛速度。实验结果表明, 利用PFWG改进的CNN分类方法总体分类精度达到了93.73%; Kappa系数为0.94。该方法有效地弥补了CNN自身对遥感图像分类不够细腻、表达效果差的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38664469

  1. 一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法

  2. 高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高。尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题。本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器。光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得[依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心[最后,将像素点归为到加权聚类中心距

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38685857

  1. 基于随机森林与D-S 证据合成的多源遥感分类研究

  2. 激光扫描与测距系统(LIDAR)所获取的点云数据能够表达地物的三维信息，而光谱相机能够获得同场景的四个波段的多光谱信息。二者从不同的侧面表现了地物的特征，但不同特征对分类精度的贡献具有较大的差异。提取不同类型的地物特征，将特征分成四组；以随机森林为分类框架，得到不同特征子集的重要性测度和每个像元对各类别的隶属度；提出自适应D-S 证据方法对各特征子集的分类证据进行合成，实现地物类别信息提取。充分利用两分类器的优点挖掘分析遥感不确定性信息,实验结果表明，分类精度达到90%，能够达到应用要求。但通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38723516

  1. 面向高光谱影像分类的空间正则化流形鉴别分析方法

  2. 针对传统高光谱影像特征提取算法大多仅考虑光谱信息或提取空间信息不够精细的问题,提出了一种监督空间正则化流形鉴别分析(SSRMDA)算法,以提高遥感地物的分类性能。该算法首先利用样本数据的标签信息构建谱域类内图和类间图,以揭示高光谱数据潜在的非线性流形结构;然后构建空域类内图,并将空间信息以正则化方式与光谱信息融合,实现谱-空信息的有效融合,并可在低维空间内使类内数据更加聚集,增强嵌入数据的可分性。在Indian Pines和Washington DC Mall数据集上的实验表明,所提算法的总体分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38632825
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