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基于深度学习遥感目标分类研究 预览
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作者 徐运杰 庸国祥 +2 位作者 庸非 林敏 张勉 《电子世界》 2019年第3期26-27,共2页
高分辨率遥感图像可以获得地面场景物体的纹理以及丰富的光谱信息,因此使用高分辨率遥感卫星数据对数据进行更加高效的特征提取,获得比以往应用更加精确的结果是当前学者研究的热点(刘宣江,基于神经网络的遥感影像识别:北京邮电大学,20... 高分辨率遥感图像可以获得地面场景物体的纹理以及丰富的光谱信息,因此使用高分辨率遥感卫星数据对数据进行更加高效的特征提取,获得比以往应用更加精确的结果是当前学者研究的热点(刘宣江,基于神经网络的遥感影像识别:北京邮电大学,2007)。基于遥感影像的地物信息提取方法种类众多,且不断发展改进,然而通过高分遥感影像对地物信息提取却并不理想(方旭,杨化超,刘慧杰,等,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:激光与光电子学进展,2018,55(2))。经过长久的实验研究发现,传统遥感分类方法存在一定的不足(陈睿敏,孙胜利,基于深度学习的红外遥感信息自动提取:红外,2017,38(8):39-45),通过已知或未知经验为依托增加了地物分类结果的误差性(刘大伟,韩玲,韩晓勇,基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究:光学学报,2016,36;No.409(4):306-314)。 展开更多
关键词 高分辨率遥感图像 深度学习 目标分类 遥感影像分类 卷积神经网络 北京邮电大学 信息自动提取 地物分类
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基于改进自组织神经网络的遥感图像分类研究 预览
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作者 王晨安 李浩 李靖 《地理空间信息》 2019年第2期51-53,86,124共5页
引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网... 引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网络获得的仿真结果可以准确地对原始图像进行分类,实验结果Kappa系数达到0.9,精度能够满足遥感影像分类要求。 展开更多
关键词 SOM神经网络 BP神经网络 遥感影像分类 Landsat卫星遥感影像
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基于ERDAS的遥感影像分类方法研究 预览
3
作者 郭仕侗 《内江科技》 2019年第5期43-43,42共2页
通过对遥感影像进行处理可获取更加精确的地理信息,本文首先对遥感影像分类的基本原理进行阐述,然后基于ERDAS对遥感影像分类方法进行研究。自从第一颗陆地卫星发射后,遥感影像分类方法就逐渐成为遥感应用中的重要问题,例如,在实际应用... 通过对遥感影像进行处理可获取更加精确的地理信息,本文首先对遥感影像分类的基本原理进行阐述,然后基于ERDAS对遥感影像分类方法进行研究。自从第一颗陆地卫星发射后,遥感影像分类方法就逐渐成为遥感应用中的重要问题,例如,在实际应用中对地理信息的获取、预测研究区域的动态变化、区域专基金驰图制作以及相应数据库的构建都是基于分类来完成的。 展开更多
关键词 遥感影像分类 ERDAS 分类方法 地理信息 遥感应用 卫星发射 动态变化 研究区域
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结合引导滤波的CNN高分辨率遥感影像分类 预览
4
作者 宋珍珍 孙林 朱金山 《兰州交通大学学报》 CAS 2019年第2期110-113,120共5页
高分辨率遥感影像纹理较细,导致容易在训练中丢失信息,而且波段数量过多,致使波段选择与处理趋于复杂化,针对以上问题,提出结合引导滤波器纹理增强的卷积神经网络分类方法.利用Worldview-3全色波段、8个可见光波段、8个短波红外波段,基... 高分辨率遥感影像纹理较细,导致容易在训练中丢失信息,而且波段数量过多,致使波段选择与处理趋于复杂化,针对以上问题,提出结合引导滤波器纹理增强的卷积神经网络分类方法.利用Worldview-3全色波段、8个可见光波段、8个短波红外波段,基于影像融合、最小噪声分离变换等方法制作4种不同波段组合的数据集,进行训练与预测.验证表明,此网络分类方法预测结果的Kappa系数和总体精度均高于传统方法,且对物体边缘特征识别能力较强. 展开更多
关键词 摄影测量与遥感 遥感影像分类 卷积神经网络 引导滤波 最小噪声分离
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基于影像特征CART决策树的稀土矿区信息提取与动态监测 预览
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作者 朱青 林建平 +1 位作者 国佳欣 郭熙 《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第5期161-169,共9页
为准确反映赣南稀土矿区开采状况,以江西省寻乌县为研究区,选用Landsat-8 多光谱影像为数据源,通过对均值纹理、裸土指数(Bare Soil Index,BSI)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)3种特征信息进行提取,采... 为准确反映赣南稀土矿区开采状况,以江西省寻乌县为研究区,选用Landsat-8 多光谱影像为数据源,通过对均值纹理、裸土指数(Bare Soil Index,BSI)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)3种特征信息进行提取,采用基于CART(Classification and Regression Trees)决策树的分类方法对研究区稀土矿开采信息进行识别,分类总体精度达到89.43%,其中矿区分类精度达到88%,分类精度相对于基于光谱信息的CART 决策树分类和最大似然分类有明显提高。通过对研究区2013-2016 年稀土矿开采区域进行遥感动态监测,发现增加的开采区域主要分布于矿权范围内,减少的开采区域在矿权界限内外均有大量分布,减少幅度达41%,说明政府和相关矿权部门对于稀土行业健康有序发展发挥了重要作用。研究表明:基于影像特征CART 决策树的分类方法在稀土矿区信息提取与动态监测方面具有一定的可行性。 展开更多
关键词 稀土矿区 遥感监测 CART决策树 纹理特征 裸土指数 遥感影像分类
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基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究 预览
6
作者 梁玉剑 常睿春 《内蒙古科技与经济》 2019年第13期97-97,100共2页
本文用遥感影像监督分类的常用方法与基于BP神经网络的分类方法对黑龙江省鹤岗市某区域高分二号数据进行土地利用分类,并比较分类精度,得出基于BP神经网络的分类方法总体精度相对较高。
关键词 遥感影像分类 BP神经网络 分类精度
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土地利用转型过程及其对区域生态质量的影响分析——以巢湖市为例 预览
7
作者 朱清 毛召锋 《测绘与空间地理信息》 2019年第11期58-62,65,共6页
以生态显著的巢湖流域中的巢湖市作为研究对象,基于巢湖市近10年内的2006、2013、2016年的高分辨率遥感影像数据,采用土地利用分类方法进行像元分类,基于土地利用转移矩阵对土地利用转型空间及时间尺度进行定量和定性的分析评价,并采用... 以生态显著的巢湖流域中的巢湖市作为研究对象,基于巢湖市近10年内的2006、2013、2016年的高分辨率遥感影像数据,采用土地利用分类方法进行像元分类,基于土地利用转移矩阵对土地利用转型空间及时间尺度进行定量和定性的分析评价,并采用生态变化响应模型系统定性研究了2006—2016年间巢湖市区域土地利用转型变化过程以及对区域生态环境质量的响应变化规律。 展开更多
关键词 土地利用转型 生态响应模型 转移矩阵 遥感影像分类 生态贡献率
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样本尺寸对遥感影像FCN训练模型的影响分析
8
作者 李海涛 戴莉莉 +2 位作者 顾海燕 杨懿 韩颜顺 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期133-137,共5页
针对如何选择合适尺寸的影像样本来得到较好的网络模型这一问题,该文基于全卷积神经网络(FCN)的遥感影像分类方法,开展了不同样本尺寸下的网络模型训练实验,分析了样本尺寸分别为128、256、512像素大小时对FCN网络模型的影响。结果表明:... 针对如何选择合适尺寸的影像样本来得到较好的网络模型这一问题,该文基于全卷积神经网络(FCN)的遥感影像分类方法,开展了不同样本尺寸下的网络模型训练实验,分析了样本尺寸分别为128、256、512像素大小时对FCN网络模型的影响。结果表明:512像素×512像素大小样本尺寸下像素准确率、平均准确率、平均交叉联合度量和带权交叉联合度量4个评价指标的精度值均高于128像素×128像素和256像素×256像素大小的值,比128像素×128像素样本尺寸平均高出20%以上,比256像素×256像素样本尺寸高出10%以上,因此,在计算机内存允许范围内采用大尺寸样本进行网络模型的训练,有利于提高模型训练精度,可得到更好的分类结果。 展开更多
关键词 深度学习 全卷积神经网络 训练模型 遥感影像分类
结合粒子群寻优的混合核函数极限学习机分类模型 预览
9
作者 张婷慧 宇洁 +1 位作者 叶张林 林怡 《测绘科学技术学报》 北大核心 2019年第1期56-61,共6页
多光谱影像记录了地球上各类地物的电磁波,具有极大的信息量,对影像上相关信息的处理和提取是遥感信息应用的前提。多光谱影像的信息自动提取技术的准确性和提取速度是图像分析与理解领域永恒的研究主题。针对遥感影像信息提取的复杂性... 多光谱影像记录了地球上各类地物的电磁波,具有极大的信息量,对影像上相关信息的处理和提取是遥感信息应用的前提。多光谱影像的信息自动提取技术的准确性和提取速度是图像分析与理解领域永恒的研究主题。针对遥感影像信息提取的复杂性和极限学习机ELM的分类性能,在单隐层神经网络和极限学习机理论的基础上,提出了基于粒子群参数寻优的混合核函数极限学习机分类模型。与标准的ELM、支持向量机等分类模型进行比较验证,实验结果表明,混合核函数的极限学习机总体分类精度最高,达到了92.67%,有效提高了影像信息提取的精度和速度,很好地满足了图像信息自动提取对准确率和速度的双重要求。 展开更多
关键词 遥感影像分类 极限学习机 粒子群寻优 机器学习 混合核函数
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结合深度学习和半监督学习的遥感影像分类进展
10
作者 谭琨 王雪 杜培军 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期1823-1841,共19页
本文以结合深度学习的遥感影像特征提取和不充足样本下地物识别与分类作为出发点,对2017-2019年用于遥感图像处理中小样本训练的深度学习方法进行归类总结,介绍如何结合深度学习技术解决遥感影像在样本不充分情况下的有效训练问题,从深... 本文以结合深度学习的遥感影像特征提取和不充足样本下地物识别与分类作为出发点,对2017-2019年用于遥感图像处理中小样本训练的深度学习方法进行归类总结,介绍如何结合深度学习技术解决遥感影像在样本不充分情况下的有效训练问题,从深度生成模型、迁移学习以及一些高效特征提取网络3个方面进行全面剖析。首先,探讨了以GAN(generative adversarial network)和VAE(variational autoencoder)及其衍生结构在遥感技术中分类、变化检测上的应用;然后,在基于知识复用的辅助训练策略--迁移学习中主要从基于网络的迁移和基于数据结构的迁移两大类应用展开讨论;最后探讨了结合半监督学习和主动学习等思想的深度学习算法以及一些新颖的网络结构的应用。虽然深度学习在遥感技术领域发挥了极大的优势,性能也普遍超过了浅层的学习器,但结合物理模型的分析和高性能的实用性遥感应用仍需进一步发展与研究。 展开更多
关键词 遥感影像分类 深度学习 深度生成模型 半监督学习 迁移学习
基于半监督模糊C均值算法的遥感影像分类 预览
11
作者 冯国政 徐金东 +3 位作者 范宝德 赵甜雨 朱萌 孙潇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期3227-3232,共6页
遥感影像数据因其固有的不确定性与复杂性,导致传统的无监督分类算法难以对其准确建模。基于模糊集理论的模式识别方法可以有效地表达数据的模糊性,其中二型模糊集能更好地刻画类间多重不确定性,而半监督法可以利用少量先验知识来解决... 遥感影像数据因其固有的不确定性与复杂性,导致传统的无监督分类算法难以对其准确建模。基于模糊集理论的模式识别方法可以有效地表达数据的模糊性,其中二型模糊集能更好地刻画类间多重不确定性,而半监督法可以利用少量先验知识来解决算法对数据的泛化性问题,因此提出一种基于半监督的自适应区间二型模糊C均值遥感影像分类方法(SS-AIT2FCM)。首先,结合半监督和进化论思想,提出一种新的模糊权重指数选取方法,以提升自适应区间二型模糊C均值聚类算法的鲁棒性与泛化性,使算法更适用于光谱混叠严重、覆盖面积大、地物丰富的遥感数据分类;然后,通过对少量标记样本的软约束监督,对区间二型模糊算法迭代过程进行优化指导,来挖掘数据的最优表达。实验选用了北京颐和园区域的SPOT5多光谱遥感影像数据和广东横琴岛区域的Landsat TM多光谱遥感影像数据,对现有流行的模糊分类算法和SS-AIT2FCM的分类结果进行了比较。结果表明,SS-AIT2FCM获得了更高的分类精度与更清晰的类别边界,且有较好数据泛化能力。 展开更多
关键词 半监督 二型模糊集 模糊C均值算法 遥感影像分类 自适应区间
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基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究 预览 被引量:3
12
作者 吕飞 韩敏 《大连理工大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期166-173,共8页
高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型—... 高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度. 展开更多
关键词 高光谱遥感影像 深度学习 极限学习机 遥感影像分类
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基于ENVI的遥感影像分类 预览 被引量:2
13
作者 陈佳玲 王昶 《北京测绘》 2018年第8期933-937,共5页
传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的.这往往会产生“同物异谱,异物同谱”的问题,使得分类精度和效果不理想.因此本文采用基于专家知识的决策树C4.5法,利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树,与... 传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的.这往往会产生“同物异谱,异物同谱”的问题,使得分类精度和效果不理想.因此本文采用基于专家知识的决策树C4.5法,利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树,与监督分类中的支持向量机法、最小距离法去比较.实验结果表明,几种分类方法中,决策树法分类法的分类规则易于理解,准确率较好,所需分类时间短,总体分类效果最为理想,验证了决策树法在遥感影像分类领域的优势. 展开更多
关键词 遥感影像分类 决策树分类 监督分类
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先验光谱知识和多源遥感数据支持下的不透水面精分类及其对热环境的定量影响研究
14
作者 王浩 《中国科技成果》 2018年第24期17-18,共2页
快速城镇化使得城市热环境问题愈加突出。不透水面是城镇地区主要的地表覆盖类型。为贯彻绿色发展的新型城镇化建设理念,亟需掌握精确的不透水面空间格局信息及其对热环境的影响,从而为政府和有关部门制定合理的城市建设和发展规划提供... 快速城镇化使得城市热环境问题愈加突出。不透水面是城镇地区主要的地表覆盖类型。为贯彻绿色发展的新型城镇化建设理念,亟需掌握精确的不透水面空间格局信息及其对热环境的影响,从而为政府和有关部门制定合理的城市建设和发展规划提供决策支持。然而当前的不透水面信息以中分辨率遥感影像分类提取为主。 展开更多
关键词 遥感影像分类 不透水面 多源遥感数据 热环境 城镇化建设 知识 光谱 地表覆盖类型
河北唐县土地利用时空演变分析 预览
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作者 庞琳 武红庆 +2 位作者 阴曙升 庄涵月 史静 《国土与自然资源研究》 2018年第3期20-21,共2页
本研究利用ENVI和Arc GIS等软件,对河北省保定市唐县地区TM/OLI遥感影像进行监督分类和非监督分类,得到该地区土地利用类型分类结果,并对其分类精度进行对比验证,再根据遥感影像分类结果对保定唐县土地利用时空变化进行分析。
关键词 唐县 土地利用 时空演变 遥感影像分类
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一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法 被引量:1
16
作者 谢福鼎 于珊珊 杨俊 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第1期50-54,共5页
基于改进的半监督FCM算法和马尔科夫随机场,提出了一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法。首先将两幅遥感图像相减得到差值图像,并通过第4波段的差值给出了一种新的样本标记方法;然后,通过标记样本对差值图像利用半监督FCM算法进... 基于改进的半监督FCM算法和马尔科夫随机场,提出了一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法。首先将两幅遥感图像相减得到差值图像,并通过第4波段的差值给出了一种新的样本标记方法;然后,通过标记样本对差值图像利用半监督FCM算法进行聚类;最后,为了提高监测精度和去除聚类噪音点,利用像元点之间的空间邻接关系和马尔科夫随机场,通过更新后的隶属度矩阵得到了监测结果。为了验证本文方法的有效性,选取了两组TM遥感图像,监测了森林的变化。试验结果表明,改进的半监督FCM算法可以减少监测的漏检率,马尔科夫随机场方法可以很好地去除聚类过程中形成的噪声点,减少监测的虚检率。 展开更多
关键词 变化检测 半监督FCM算法 马尔科夫随机场 遥感影像分类
特征贡献度与PCA结合的遥感影像分类特征选择优化方法研究 预览 被引量:1
17
作者 孙俊娇 王萍 +2 位作者 张英 冯志贤 桑会勇 《测绘与空间地理信息》 2018年第1期49-54,共6页
面向对象遥感影像分类过程中,特征选择是保证分类精度和提高分类速度的关键因素。本文针对高分影像特征过多造成维度灾难、无法取舍有效特征导致低分类精度等问题,提出了一种基于特征贡献度与主成分分析(PCA)结合的特征选择优化方法,... 面向对象遥感影像分类过程中,特征选择是保证分类精度和提高分类速度的关键因素。本文针对高分影像特征过多造成维度灾难、无法取舍有效特征导致低分类精度等问题,提出了一种基于特征贡献度与主成分分析(PCA)结合的特征选择优化方法,定量分析并提取影像特征。本文首先利用特征贡献度进行特征选择,提取有效特征;然后进行PCA变换消除特征间相互影响,降低维度,将提取的143个影像分类特征经选择与变换至20个主成分特征,最终优化的特征在神经网络(ANN)、K最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)三种分类实验结果中的总精度分别提高了10.56%、7.78%和6.11%,实现了较好的分类效果,说明优化的特征选择方法不仅大大降低了特征维度,减少了后端分类计算量,同时有效提高了分类精度。 展开更多
关键词 贡献度 主成分分析 特征选择 遥感影像分类
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基于改进决策树分类算法的遥感影像分类研究 预览 被引量:2
18
作者 薄瑜 刘瑞杰 何丹丹 《计算机测量与控制》 2018年第7期207-211,共5页
针对现有分类器对遥感影像分类结果存不准确的问题,文章提出了一种基于决策树分类器的遥感影像分类方法,该方法以复合决策树BoostTree思想为基础,首先利用分形理论中的毯模型提取遥感影像的纹理特征,根据遥感影像分类的特点,构造新的单... 针对现有分类器对遥感影像分类结果存不准确的问题,文章提出了一种基于决策树分类器的遥感影像分类方法,该方法以复合决策树BoostTree思想为基础,首先利用分形理论中的毯模型提取遥感影像的纹理特征,根据遥感影像分类的特点,构造新的单棵决策树生成算法对遥感影像进行分类;以北京市五环内区域为研究区,使用landsat7ETM数据源,实现了基于分形纹理特征、光谱特征的改进决策树分类。实验结果表明:通过毯模型提取的纹理特征可以很好地表达表面特征,辅以该纹理信息的改进决策树分类精度相比于只用光谱信息进行分类的精度有一定的提高,改善了分类效果。 展开更多
关键词 决策树 分形 纹理特征 毯覆盖模型 遥感影像分类
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基于遥感影像的闽东森林病虫害等级分类技术 预览 被引量:1
19
作者 毛秀华 张世良 刘锡铃 《宁德师范学院学报:自然科学版》 2018年第1期71-75,共5页
传统遥感影像分割处理方法的适应性受到限制,要求分类数据服从正态分布,同时地理辅助数据也难以加入检测.逆向传播(BP)神经网络算法灵活性好,具有综合分析的能力,能够很好地拟合遥感影像中存在的非线性数据.融合遥感影像光谱数据和地理... 传统遥感影像分割处理方法的适应性受到限制,要求分类数据服从正态分布,同时地理辅助数据也难以加入检测.逆向传播(BP)神经网络算法灵活性好,具有综合分析的能力,能够很好地拟合遥感影像中存在的非线性数据.融合遥感影像光谱数据和地理信息系统(GIS)产生的地理辅助数据进行森林病虫害等级分类,快速、准确地识别和提取森林信息,利用逆向传播网络-可扩展的delta-bar-delta(BPN-EDBD)算法分类器把预处理后的遥感影像加入不同地理辅助信息〔数字高程模型(DEM)、近红外光谱(NIR)与归一化差值植被指数(NDVI)〕作为输入参数进行分类,提取不同健康状况的林分光谱特征值并与森林健康因子阈值相比较,输出林分病虫害等级分类结果,提高算法的收敛速度和分类精度. 展开更多
关键词 病虫害监测 BP神经网络 EDBD 遥感影像分类
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深度学习在遥感影像分类中的研究进展 预览 被引量:5
20
作者 付伟锋 邹维宝 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3521-3525,共5页
随着遥感技术和计算机技术的不断发展,传统的遥感影像分类方法已不能满足如今遥感影像分类的需求。近年来,随着深度学习方面研究成果的不断涌现,它给遥感影像的分类提供了一种新的思路和方法。首先概述了遥感影像分类的发展和深度学习... 随着遥感技术和计算机技术的不断发展,传统的遥感影像分类方法已不能满足如今遥感影像分类的需求。近年来,随着深度学习方面研究成果的不断涌现,它给遥感影像的分类提供了一种新的思路和方法。首先概述了遥感影像分类的发展和深度学习的基本概念,然后重点介绍了基于深度置信网、卷积神经网络和栈式自动编码器等深度学习模型在遥感影像分类中的研究进展,最后提出了目前研究中存在的问题及遥感影像分类的发展趋势。 展开更多
关键词 深度置信网 卷积神经网络 栈式自动编码器 遥感影像分类 深度学习
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