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基于递归纹理特征消除的WorldView-2树种分类 总被引：1，自引：0，他引：1
利用遥感影像识别树种是一个尚未解决的科学难题,传统方法在高分辨率影像树种分类中存在着诸多不适宜问题。本文通过提取WorldView-2影像的纹理特征构造高维数据,利用递归特征消除降低数据维数,逐步解除最大似然分类的休斯现象,并将有代表性的纹理特征集合与光谱特征结合,对树种进行分类。结果显示:在递归消除8个纹理特征后,最大似然的休斯现象达到了很好的规避;在结合光谱特征后,分类的总体精度达到了86.39%,Kappa系数达到了0.8410,比基于光谱特征的总体精度和Kappa系数高12.32%和0.1436。研究表明,在高维数据中通过递归特征消除规避最大似然分类的休斯现象,充分结合影像纹理与光谱信息对树种分类可以取得更为理想的结果。 相似文献
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结合多尺度纹理特征的高光谱影像面向对象树种分类 总被引：1，自引：0，他引：1
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首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类,以选出最佳的分类模型;然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征,并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集,利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取,对其精度检验结果进行对比。结果表明,对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度,Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知,Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上,对于离散水体信息提取具有积极效果。 相似文献
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首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类，以选出最佳的分类模型；然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征，并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集，利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取，对其精度检验结果进行对比。结果表明，对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度，Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知，Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上，对于离散水体信息提取具有积极效果。 相似文献
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基于决策树的土地利用分类方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
以新疆乌鲁木齐市部分区域为研究区,利用主成分分析法对Spot-5影像进行数据压缩,运用灰度共生矩阵对第一主成份进行纹理信息提取,分析Landsat-7影像的光谱特征值及NDVI和NDBI特征值,确定各类地物的综合阈值,最后运用决策树分类法对Landsat-7影像进行分类.将分类结果与最大然法分类结果相比较,结果表明,决策数分类较最大似然法分类的精度提高了5.66; ,Kappa 系数提高了7.89; .说明决策树分类能够灵活、有效运用纹理等辅助信息,更好地区分光谱特征相似的目标地物,具有更高的准确性. 相似文献
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以内蒙古自治区根河市根河生态站为研究区,探讨在大面积复杂林区、具有红边波段卫星数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型精细分类方法。以2016年7月的RapidEye遥感影像和2017年的GF-1PMS遥感影像为主要数据源,综合利用影像的光谱特征、纹理特征与根河森林资源小班数据等辅助信息,以及2016年林地类型外业调查样本数据,分别对2种数据源采用传统的监督分类方法[最大似然法（MLC）和支持向量机法（SVM）]和基于IDL语言的ImageSVM和ImageRF分类方法进行林地类型精细识别。最后以外业调查数据和根河森林资源小班数据作为检验样本对分类结果进行精度验证,通过建立混淆矩阵对分类结果进行评价。结果表明:①ImageRF和ImageSVM等2种分类方法对林地类型信息提取精度较高。在RapidEye影像中,针叶林、阔叶林、灌木林等8种地物类型总体分类精度分别为90.26%和90.02%,Kappa系数均大于0.88。ImageSVM和ImageRF分类结果中,灌木林、针叶林和阔叶林制图精度和用户精度均高于支持向量机法和最大似然法;相对于支持向量机法和最大似然法,ImageSVM法总体分类精度分别提高了6.18%和7.06%,Kappa系数分别提高了0.07和0.08;ImageRF法总体分类精度分别提高了5.93%和6.82%,Kappa系数分别提高了0.07和0.08,能确保森林资源调查成果的精细化、准确性、高效性。②在林地类型精细识别中,携带红边波段信息的RapidEye影像比无红边波段信息的GF-1影像具有更好的识别精度和可分性。研究证明,ImageSVM和ImageRF分类方法是有效的林地类型信息精细识别方法,具有精度高和可信度高的优势,是进行复杂山区林地类型精细分类的有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。 相似文献
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遥感图像尤其是高分辨率（1~4 m）遥感图像在树种分类方面有着广阔的应用前景。利用主成分分析法对遥感数据去相关分析,然后通过对纹理提取过程的分析,探讨不同移动窗口大小对纹理特征的影响,以期为中山陵园风景区的森林调查提供依据,分类方法为经典的最大似然分类器。根据不同移动窗口大小的纹理因子相关性和对保持纹理信息丰富度的影响,来选择合适的窗口大小及纹理因子组合,以对树种分类精度的提高程度为评价标准。研究结果表明,利用窗口大小为19 19下的纹理信息可有效提高分类精度,总精度达到66%,Kappa系数达到0.59,比单纯的光谱信息最大似然法图像分类精度高,其中均值与均匀性、对比度、偏斜度纹理因子组合为最佳纹理组合,能有效减少数据冗余。高分辨率遥感数据纹理信息的运用为树种分类识别时的特征选择提供了有利技术参考。图4表3参19 相似文献
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本文选取珠海一号影像数据,以哨兵二号数据为参考,将平朔矿区按权属划分五个子研究区,采用面向对象结合最邻近特征的分类方法,融合光谱特征、纹理特征、植被指数等特征因子,对珠海一号矿区土地利用分类精度进行评价。研究结果表明：(1)珠海一号分类总体精度为78.87%,Kappa系数为0.7285;哨兵二号分类总体精度为78.38%,Kappa系数为0.7203,珠海一号分类精度略高于哨兵二号;(2)部分耕地、草地、裸地产生误分,可能由于选取影像成像时间过晚地物特征相似导致。总体来说,珠海一号高光谱数据光谱及空间分辨率高,具有应用于矿区生态监测、复垦区植被演替特征等研究的潜力。 相似文献
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基于Sentinel-2时序多特征的植被分类 总被引：1，自引：0，他引：1
植被分类是研究森林资源状况和动态变化规律的基础,利用遥感手段可以更加快速、准确地识别植被类型。以位于内蒙古赤峰市喀喇沁旗西南部的旺业甸实验林场为研究对象进行植被分类。采用分层分类的思想,首先根据植被物候特征选取植被生长旺盛时期的影像,计算归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）并设定合适的阈值将研究区内的植被提取出来,剩余部分归为非植被。然后选取NDVI时间序列、最佳时相的Sentinel-2数据中10个波段的光谱反射率特征和主成分分析前3个分量的纹理特征作为分类特征,利用支持向量机分类器将研究区内的植被类型分为耕地、草地、常绿针叶林、落叶针叶林和落叶阔叶林五大类,并将分类结果与最大似然法、NDVI时序+光谱特征的分类结果进行对比分析。NDVI时序+光谱特征+纹理特征的多特征植被分类总体精度达87.64%,Kappa系数为0.85,分别比最大似然法和结合NDVI时序+光谱特征的分类总体精度提高了15.73%和14.61%,Kappa系数提高了0.20和0.18。其中常绿针叶林和耕地的分类结果与实地调查情况高度一致,分类精度分别达到95.65%和92.31%。从而得出:①基于多特征的分类方法有助于提高分类精度;②NDVI时序特征对于植被的区分具有很大帮助;③采用分层分类的思想,首先将研究区内的植被提取出来,可以排除非植被因素的干扰,有效提高植被类型的分类精度。 相似文献
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基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79.其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据. 相似文献
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以吉林省白河林业局为中心研究区,利用星载高光谱Hyperion数据并结合其他辅助数据,综合利用影像光谱特征、纹理特征、地形特征、典型地类和主要森林类型外业调查样本数据,探究针对C5.0决策树算法的高光谱影像土地覆盖类型多层次信息提取与森林类型识别的有效方法。在分析典型地物光谱特征的基础上,优选8种纹理特征,引入主成分分量及与主要森林类型空间分布相关的敏感地形因子,采用分层分类的策略,根据光谱特征将地类划分层次,在层次间建立基于C5.0决策树算法的决策树模型,对研究区的地类进行细分。为便于对比,以相同的策略采用支持向量机（SVM）分类器进行分类。最后,结合野外采集样本并参考高分辨率影像,采用分层随机抽样的独立检验样本对森林类型精细识别结果进行精度验证。结果表明:C5.0决策树算法可综合利用高光谱影像的光谱、纹理及其他辅助数据,自动寻找出区分各类别的最佳特征变量及分割阈值,运算速度快,占用内存较小且无需人为参与,其分类精度达到优势树种级别,总体分类精度达81.9%,Kappa系数0.709 8。 相似文献
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《西南林业大学学报》2017,(4)
以杭州市西湖区为例,根据研究区域地物在World View-2遥感影像的特征差异进行区域划分。在每个分区内采用不同的多尺度和方式进行分割,构建多层次结构,综合利用光谱、形状、纹理等特征变量;采用CART决策树分类算法,选择最优特征及节点阈值分区域对杭州市西湖区的植被绿地信息进行提取;采用Jeffries-Matusita(J-M)距离法,确定纹理窗口尺度并筛选纹理特征。结果表明:本研究利用可分离指数J-M距离法得到影像地物草地、农用地、灌木、乔木最佳纹理窗口尺寸分别为5×5、11×11、13×13、13×13,对纹理尺度的选择和纹理特征的降维极大地提高了信息提取的精度及效率;基于面向对象的CART决策树分类法的总体分类精度相比基于像元的最大似然法的精度从76.53%提高到88.56%,Kappa系数从0.711 7提高到0.862 3,绿地平均用户精度从72.73%提高到84.63%;同时比常规的面向对象的方法更快速灵活地确定分类特征及阈值,大幅度地提高了提取效率及精度。 相似文献
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【目的】基于3期2015年获取的资源一号04星(CBERS-04)多光谱遥感数据,探讨CBERS-04多光谱数据在热带地区土地利用分类中的应用潜力。【方法】结合光谱和物候信息,分别采用最大似然法和决策树分类方法对海南西北部地区土地利用现状进行分类研究。【结果】基于单景的最大似然法可获得相对理想的分类精度,总体分类精度为85.8%~88.8%,卡帕系数为0.80~0.84;同时使用3期影像作为输入,运用最大似然法和决策树分类方法,其分类精度均有明显提升,总体分类精度达91.61%~92.61%,卡帕系数为0.88~0.89,其中最大似然法略优于决策树分类算法。【结论】联合多期CBERS-04多光谱数据能够准确提取热带地区土地利用现状信息,具有广阔的应用前景。 相似文献
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以三江源地区地形地貌特征、草场分布较为典型的班玛县为例,以HJ环境星多光谱影像为主要数据,基于支持向量机SVM超平面理论,结合灰度共生矩阵寻找最适宜的分类核函数,选取了三江源地区草地信息提取的最适宜SVM分类模型,并与传统的监督分类方法最大似然法和SVM分类方法进行比较,进行三江源草地分类方法的优化。结果表明,与传统监督分类方法相比,除Sigmoid核函数外,其余结合方法的分类精度均有所提高,其中结合纹理和高斯核函数的SVM分类模型有着较理想的识别效果,精度达到91%,Kappa系数为0.856 0,能为三江源地区草地可持续利用以及生态系统恢复提供基础数据。 相似文献
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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 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨了TM30m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。 相似文献
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基于纹理信息的森林类型遥感识别技术 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高大区域TM影像对针阔混交林的识别精度,充分考虑遥感影像像元值的随机性和空间性,以盘古林场有林地TM遥感影像为例,结合地统计学知识,利用变异函数计算图像纹理信息,分析了影像纹理信息提取的重要因子,确定选取绝对变差函数为计算方法,以9×9像元为窗口,4像元为步长,计算方向为全方向对盘古林场有林地部分提取纹理信息并与原始光谱信息及归一化植被指数相结合,采用经典分类器最大似然法对影像进行分类。结果表明,辅以纹理信息的最大似然法分类精度为85.333 3%,Kappa指数为0.78,达到了区别针阔混交林的目的。 相似文献
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为探究植被指数时序特征是否有利于落叶松人工林提取,以孟家岗林场为研究试验区域,根据落叶松人工林季相和物候特征,利用Landsat8OLI影像数据提取研究区内5种植被的归一化植被指数(I NDV)、差值植被指数(I DV)、比值植被指数(I RV)、增强型植被指数(I EV),构建相应的植被指数时序特征。采用最大似然和随机森林两种方法对单一时相影像和加入植被指数时序特征的影像进行对比试验。结果表明:影像中加入植被指数时序特征后,最大似然算法的分类总体精度为89.53%,Kappa系数为0.87,比单一时序特征的影像分类精度提高了13.35%;随机森林算法的森林类型分类总体精度为93.22%,Kappa系数为0.92,比单一时序特征的影像分类精度提高了19.8%。因此,加入植被指数时序特征后能得到更高的落叶松人工林提取精度。 相似文献
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以黑龙江大兴安岭塔河林业局瓦拉干林场2013年的Landsat8 OLI影像为数据源,在光谱特征基础上,增加归一化植被指数、纹理特征和地形特征,得到3种特征组合(光谱特征和NDVI(F1);光谱特征、NDVI和纹理特征结合(F2);光谱特征、NDVI、纹理特征和地形特征结合(F3)),将旋转森林算法分别应用于3种特征组合下的森林植被分类,获得分类精度最高的特征组合;之后利用最佳特征组合将旋转森林与最大似然分类法和支持矢量机2种分类方法进行对比和精度验证分析。结果表明:利用旋转森林算法并结合光谱特征、NDVI、纹理特征和地形特征的特征组合分类精度最高,为87.54%,比F1和F2特征组合的精度分别提高了11.08%和3.39%。比较不同分类方法,旋转森林算法进行森林植被的分类精度比最大似然法和支持矢量机方法的分类精度分别提高了13.24%和5.39%。由于旋转森林算法稳定性好,在植被分类中受山地阴影的影响较少,因此在分类图中"椒盐"现象最少,图像更加清晰,分类效果最好。 相似文献
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基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别 总被引：4，自引：2，他引：2
为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。 相似文献