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1.
面向空间自相关信息的高光谱图像分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
空间滤波器在提取高光谱图像纹理信息过程中容易丢失空间自相关信息,导致植被分类精度不高。针对当前方法的不足,提出一种空间自相关信息的高光谱图像分类算法(Classification of hyperspectral image based on spatial autocorrelation information,CHISCI)。该方法先用域转换线性插值卷积滤波(Domain transform filter of interpolated convolution,DTFOIC)对高光谱全波段图像提取空间自相关信息,然后对高光谱数据进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维后的前部分主成分提取空间自相关信息,两种空间自相关信息线性融合后交由支持向量机(Support vector machine,SVM)完成分类。试验表明,相比使用光谱信息、高光谱降维、空谱结合的SVM分类方法和边缘保持滤波以及递归滤波的方法,所提出的CHISCI方法对高光谱图像的植被分类精度有较大提高,在训练样本仅为6%和1%的情况下,对印第安农林和萨里斯山谷数据集分类的总体分类精度分别达到96.16%和98.67%,比其他算法高出2~16个百分点,验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。 相似文献
3.
为了提高高光谱遥感影像的分类精度,提出了一种基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱数据分类方法。采用非负最小二乘方法,将待测样本表示为训练样本的线性组合,并将得到的系数作为待测样本的特征向量,通过最小误差方法对待测样本进行分类。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和萨利纳斯山谷高光谱遥感数据集上进行分类实验,并和主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和基于稀疏表示分类器(SRC)方法进行比较,在2个数据集上本文方法的总体识别精度分别达到85.31%和99.56%,Kappa系数分别为0.816 3和0.986 7。实验结果表明本文方法的总体识别精度和Kappa系数都优于另外3种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法。 相似文献
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基于无人机多光谱影像特征的最佳波段组合研究 总被引：4，自引：0，他引：4
针对卫星遥感影像分辨率低、时间周期长、波段冗余信息多等问题,利用无人机多光谱数据获取便捷、成本低、周期短的优势,以玛纳斯河畔为研究区,使用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱传感器获取高分辨率多光谱影像。通过对多光谱影像数据标准差及相关性进行分析排序,结合OIF方法得到原始波段最佳组合,使用多种植被及水体指数、主成分分析、灰度共生矩阵确定信息量最大的光谱特征与纹理特征波段,提出将光谱特征、纹理特征信息与最佳波段指数结合的方法来确定地物分类最佳波段组合。实验结果表明,针对Micro MCA12 Snap多光谱传感器,可选择波段1、6、11、NDVI、NDWI以及灰度共生矩阵中的Mean参量作为其地物分类的最佳波段组合。感兴趣区域内非监督IsoData分类精度从83.57%提升到89.80%,监督的SVM分类精度从95.58%提升到99.76%。研究结果可为无人机多光谱遥感最佳波段组合选择提供借鉴和参考。 相似文献
5.
基于高光谱图像的红豆品种GA—PNN神经网络鉴别 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种基于高光谱图像技术的红豆品种鉴别方法。利用高光谱成像系统采集江苏、安徽、山东的3个品种共162个红豆样本高光谱图像数据,通过ENVI软件提取出红豆中感兴趣区域的平均光谱作为该样本原始光谱信息,利用SG多项式平滑对原始光谱数据进行去噪处理,由于高光谱数据信息量大,冗余性强,故需对高光谱数据进行降维,采用了连续投影算法进行特征波长选择,根据交叉验证均方根误差确定最佳特征光谱的个数为9,采用主成分分析法和独立分量分析算法进行特征波长提取,经过PCA处理,根据方差累计贡献率大于85%的标准选出7个特征波长,ICA分别提取了7、10、17个特征波长,通过测试集验证,选出17个最佳特征波长。最后分别将优选出的特征波长和提取出的最优主成分作为模型的输入。建立概率神经网络(PNN)模型测试后发现结果没有达到预期精度,引入遗传算法(GA)优化的PNN神经网络的阈值,并对隐含层节点进行最优选择。通过测试试验,所有的模型识别正确率均高于85%,其中SPA-GA-PNN模型的效果最佳,识别正确率达到了97.5%。 相似文献
6.
在高光谱影像作物分类中，为了充分利用高光谱遥感影像完整的光谱信息，同时避免高维数据带来的Hughes现象，本文从栈式自编码网络的数据降维与CNN网络的分类优势出发，首先分析了此种网络在训练过程中的共性，以自编码网络优化过程中分类器的选取作为切入点，构建了可用于高光谱影像分类的融合网络架构。相较于传统方法，本文方法仅通过一次监督训练，即可实现高光谱影像直接分类，简化了传统数据处理流程，而且具有更优的分类性能。在实验中，利用Pavia University与雄安地区两组典型的高光谱遥感影像数据集对本文方法进行了验证，实验结果表明，Pavia University数据集中，在仅选用10%的像素点作为训练集的情况下，本文方法总体分类精度达到98.73%，比传统方法提升了8个百分点以上；在雄安数据集中，在仅选用1%的像素点作为训练集的情况下，本文方法总体分类精度达到98.04%，比传统方法提升了7个百分点以上，证明了本文分析的正确性和所提方法有效性，也为小样本情况下的高光谱影像分类提供了一种新的研究思路。 相似文献
7.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法（SVM-RFE）选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林（RF）特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明：所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%（包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征）进行分类时,总体精度最高为9593%（Kappa系数为0.9475）;所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度（OA）最高。 相似文献
8.
为实现对山核桃品种的快速鉴别，采集浙江临安山核桃、安徽宁国山核桃、美国山核桃和四川核桃共4种100个核桃样品的近红外光谱，对光谱数据进行了标准正态变量变换（standard normal variate transformation，SNV）预处理后，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）法实现了光谱的差异可视化，基本可实现4种山核桃的鉴别。为提高模型准确率，采用主成分分析降维后数据结合线性判别（PCA-LDA）的分类方法，该法对4种山核桃品种鉴别的校正集和验证集的分类准确度都达到了100%。结果表明，近红外光谱技术可实现对山核桃品种的快速鉴别。 相似文献
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基于多光谱图像及组合特征分析的茶叶等级区 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种采用多光谱成像的机器视觉技术对4个等级的西湖龙井茶进行区分的方法.首先采用3CCD多光谱摄像机同时获取茶叶在540、670和800nm波谱处的波长图像,然后对预处理后的图像进行图像特征提取,选取了18个形状特征和15个纹理特征.基于这2组特征分别对4个等级的茶叶进行主成分聚类分析,得到的两幅主成分空间的聚类图都不能对4个等级茶叶进行有效的区分.为了得到高效的区分模型,本研究对形状特征和纹理特征进行组合,聚类分析的结果优于原先的分析结果.随后,采用多类逐步判别分析法对形状特征、纹理特征和组合特征(形状+纹理)这3组特征分别进行特征优化,并建立了对应各组特征的等级区分模型,经过比较发现基于组合特征的区分模型的效果仍为最佳,对于预测集样本的区分正确率为85%.本研究还发现对于等级区分最重要的两个特征依次为波长800nm通道图像的相关性、波长800nm通道图像的二阶角矩. 相似文献
10.
基于高光谱与电子鼻融合的番石榴机械损伤识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于高光谱与电子鼻融合的水果机械损伤识别方法。分别采用高光谱仪与电子鼻对无损伤、轻度机械损伤和重度机械损伤的番石榴进行采样,提取特征信息后,运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、欧氏距离分析(ED)和模糊C均值聚类(FCM)对高光谱仪、电子鼻以及高光谱与电子鼻融合3种识别方法的识别效果进行了对比。PCA和LDA的分析结果表明,高光谱与电子鼻识别番石榴机械损伤是可行的,但单独采用这两种识别方法均无法对番石榴机械损伤程度进行分级。采用高光谱与电子鼻融合方法,结合LDA分析可以较好地识别番石榴机械损伤程度,比单一识别方法具有更好的识别效果。此外,LDA比PCA对番石榴机械损伤识别效果更佳。根据PCA、LDA和ED分析结果可以推测多源信息融合的分类识别方法既可获取更多的样本信息,提高相同样本之间的聚类性,又可较多地保持单一分类识别方法得到的不同样本之间的最大距离。根据FCM分析结果,高光谱识别、电子鼻识别和高光谱与电子鼻融合识别3种方法对番石榴机械损伤识别的正确率分别为89.74%、82.05%和97.44%,验证了多源信息融合方法对提高水果机械损伤识别效果的可行性。 相似文献
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为提高高光谱遥感图像的分类精度,通过局部保留判别式分析与深度卷积神经网络(DCNN)算法,提出了基于局部保留降维卷积神经网络的高光谱图像分类算法。首先,用局部保留判别式分析对高光谱数据降维,再用二维Gabor滤波器对降维后的高光谱数据进行滤波,生成空间隧道信息;其次,用卷积神经网络对原始高光谱数据进行特征提取,生成光谱隧道信息;再次,融合空间隧道信息与光谱隧道信息,形成空间-光谱特征信息,并将其输入到深度卷积神经网络,提取更加有效的特征;最后,采用双重优选分类器对最终提取的特征进行分类。将本文方法与CNN、PCA-SVM、CD-CNN和CNN-PPF等算法在Indian Pines、University of Pavia高光谱遥感数据库上进行性能比较。在Indian Pines、University of Pavia数据库上,本文算法识别的整体精度比传统CNN方法的整体精度分别高3. 81个百分点与6. 62个百分点。实验结果表明,本文算法无论在分类精度还是Kappa系数都优于另外4种算法。 相似文献
12.
基于改进分离阈值特征优选的秋季作物遥感分类 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高秋季作物分类精度,以多时相的Sentinel 2为数据源,以生育进程相近的秋季作物为分类对象,提出一种基于Relief F算法和信息熵改进分离阈值算法(Modified ISEaTH based entropy,EMISE)的多评价准则融合特征优选算法——改进分离阈值组合式特征优选算法(Modified EMISE based Relief F,ReEMISE),并分析了不同特征对秋季作物分类的重要性。首先,利用Relief F算法对特征进行初选,结合EMISE算法对2种评价准则进行融合,再优化初选特征集,进而利用随机森林(Random forest,RF)方法提取农作物种植面积,并与单评价准则的Relief F算法和EMISE算法的随机森林分类精度进行比较。同时,利用多时相光谱特征、传统指数特征、红边指数特征、纹理特征、不同时相波段差值特征、不同时相波段比值特征及优选特征,通过7组不同的特征组合提取秋季作物种植面积,分析不同特征组合对秋季作物分类精度的影响。结果表明:ReEMISE特征优选的随机森林法在特征变量为9个时精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.3918%和0.9397;综合多特征是提高农作物分类精度的关键,在多时相光谱特征基础上分别加入传统指数特征和红边特征,总体精度分别提高1.5021、1.5715个百分点,Kappa系数分别提高0.0198、0.0207。因此综合多特征的ReEMISE特征优选的随机森林法可以有效提高秋作物分类精度和效率。 相似文献
13.
提出了一种基于双边滤波和像元邻域信息的高光谱图像分类(BS-SVM)算法。该方法首先利用双边滤波器提取经主成分分析降维后的高光谱图像空间纹理信息,然后通过设计一种高光谱像元邻域信息来构建高光谱的空间相关信息,最后将2种空间信息融合后与光谱信息结合,形成空谱信息(空间信息和光谱信息)后交由支持向量机完成分类。实验结果表明,相比单纯使用光谱信息的支持向量机的分类方法以及基于Gabor滤波的空谱信息结合分类方法,所提出的BS-SVM方法分类精度有较大幅度提高,充分证明了该方法的有效性。 相似文献
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提出一种结合Beltrami流滤波和域转换递归滤波的高光谱图像分类算法(BFRF-SVM)。分别利用Beltrami流对主成分分析(PCA)降维后的高光谱图像滤波方法和域转换递归滤波方法对全光谱波段进行滤波,两种空间信息进行线性融合后交由支持向量机(SVM)完成分类。实验表明,相比使用光谱信息、高光谱降维、空谱结合的SVM分类方法,以及边缘保持滤波和递归滤波以及形态学滤波特征方法,本文提出的BFRF-SVM方法对高光谱图像的分类精度有较大提高,验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于无人机高光谱成像遥感系统,在400～1 000 nm波段内采集低矮、混杂生长的荒漠草原退化指示物种的高光谱图像信息。分别在退化指示物种的开花期、结实期和黄枯期进行飞行实验,飞行高度30 m,高光谱图像地面分辨率2. 3 cm。采用特征波段提取与深度学习卷积神经网络相结合的方式,提出一种荒漠草原物种水平分类的方法,结合植物物候给出了中国内蒙古中部荒漠草原物种分类的推荐时相,总体分类精度和Kappa系数平均值分别达到94%和0. 91。研究结果表明,无人机高光谱成像遥感技术及深度卷积神经网络可以较好地实现荒漠草原退化指示物种的分类,与基于径向基核函数的支持向量机、基于主成分分析的深度卷积神经网络分类法相比,基于特征波段选择的深度卷积神经网络分类法效果最好,分类精度最高。无人机搭载高光谱成像仪低空遥感和卷积神经网络法提供了一种草原物种水平分类的途径。 相似文献
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为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3—5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源,构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特征变量;设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案;对方案中特征变量进行优选,得出最优特征组合,利用最优特征组合对河南省驻马店市冬小麦种植区进行提取。结果表明,无论是否进行特征优选,基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度;经过特征优选后,各方案的分类精度均有不同程度的提升,说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同,贡献率由大到小为4月、3月和5月;贡献率由大到小的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特... 相似文献
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为减少水稻产量损失,迫切需要建立快速、准确的水稻叶瘟监测和鉴别方法。本文以东北水稻为研究对象,以小区试验为基础,使用高光谱图像仪获取受稻瘟病菌侵染后不同发病程度的水稻叶片高光谱图像并提取光谱数据。首先,通过SG平滑方法对光谱数据进行预处理,然后运用主成分分析(PCA)、Pearson相关系数分析法(PCCs)、PLS-VIP方法对光谱数据进行降维,并提出了一种基于Logistic混沌映射PSO寻优的SVM分级检测模型(LMPSO-SVM)。为了验证提出方法的有效性,以不同降维方法提取的特征变量为输入,分别建立基于人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和PSO-SVM的分级模型并进行对比分析。仿真结果表明,各模型对4级病害的识别效果最好,综合5种级别病害,SVM和ANN分级模型的预测准确率波动相对较大,对于病害预测效果不太理想;而在不同特征选择下建立的LMPSO-SVM分级模型对各级病害预测准确率均较高,准确率波动较小,其中基于PCA提取特征变量和全波段作为输入的模型平均准确率非常相近,分别为96.49%和96.12%,PCA提取的输入变量仅为5个,大大简化了模型复杂性,降低了训练... 相似文献
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为了减少由于光照强度不一、对比度不同的干扰因素对中华蜂图像识别过程带来的困难,提出一种基于Gabor滤波、PCA降维与SVM相结合的蜜蜂图像识别方法。将人工采集的中华蜂图像进行灰度化、归一化处理,并采用Gabor滤波技术对处理后的图片进行图像特征的提取,进一步通过PCA将高维特征向量进行线性降维,最后将图片特征值矩阵分别经过不同核函数的SVM进行分类识别。通过不同核函数的SVM进行对比建模,测试并分析其对于特征提取后中华蜂图像的建模时长、识别准确率及识别图像时长。试验表明,中华蜂的图像经过Gabor特征提取、PCA降维得到的特征矩阵,经过核函数为Sigmoid的SVM时,其识别特性最好。 相似文献
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针对高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)分类研究中小样本学习时,无法达到理想分类效果的问题,以多注意力机制融合、编译图神经网络与卷积神经网络有机结合提出了一种新的高光谱图像分类方法。设计了一种基于混合注意力机制的网络(Multiple mixed attention convolutional neural network,MCNN)与编译图神经网络（Compiled graph neural network,CGNN）,在学习样本有限的情况下,其能有效保留HSI的光谱与空间信息。引入的图编码器与图解码器可以有效地映射不规则的HSI地物类别特征信息。设计的多注意力机制可以重点关注一些重要的空间像素特征。研究了不同训练样本下对不同算法学习示例分类的影响,在公共数据集Botswana (BS)的实验表明,本文方法比CEGCN(CNN-enhanced graph convolutional network)、WFCG(Weighted feature fusion of convolutional neural network)算法总体分类精度(Overall classification accuracy,OA)分别高2.72、3.86个百分点。同样在IndianPines(IP)数据集上仅用3%训练样本数据的实验结果显示,本研究方法比CEGCN与WFCG算法的OA分别高0.44、1.42个百分点。说明本研究提出的方法不仅对HSI具有良好的空间与光谱信息感知能力,而且在微小学习数据下仍然表现出强有力的分类准确性。 相似文献