下载本文档
版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
一种遥感影像单类信息提取的类别划分方法标题:一种基于遥感影像的单类信息提取方法的分类划分摘要:随着遥感技术的快速发展,遥感影像在地球观测和环境监测中得到了广泛的应用。遥感影像中的单类信息提取是遥感图像处理的重要任务之一。本文在综合分析现有研究的基础上,提出了一种基于遥感影像的单类信息提取方法,该方法可以准确、高效地进行分类划分,为地球科学研究和环境监测提供有力的支持。1.引言遥感影像的单类信息提取是通过分析和处理遥感图像数据,将具有相似特征的像元划分为同一类别的过程。单类信息提取在地质勘探、植被研究、土地利用规划等领域发挥着重要作用。目前,已有一些方法被提出来解决单类信息提取问题,但是存在一些问题,如分类精度不高、计算复杂度高等。因此,本文提出了一种新的方法,旨在解决这些问题。2.相关工作本节回顾了现有的单类信息提取方法,包括传统的像元分割和基于机器学习的分类方法。传统的像元分割方法主要基于像元的相似性进行分类,但是这种方法对于遥感影像中复杂的地物类型往往效果不佳。基于机器学习的分类方法可以综合利用遥感影像的多维数据特征,但是需要大量的训练样本和计算资源。因此,本研究旨在提出一种综合传统方法和机器学习方法的新方法。3.方法提出本节介绍了本文提出的基于遥感影像的单类信息提取方法。首先,对遥感影像进行预处理,包括辐射校正、大气校正和几何纠正等。然后,利用像元相似性度量方法对遥感影像进行分割,将像元划分为若干个子类别。接下来,通过特征提取和特征选择的方法,选取有效的特征来表征遥感影像的地物特征。最后,利用支持向量机(SVM)分类器对提取的特征进行分类,将遥感影像划分为单类信息。4.实验与结果本节详细描述了实验的设置和结果。选择了一组真实的高分辨率遥感影像数据,并对数据进行预处理和分割。然后,提取了几个常用的地物特征,如纹理特征、颜色特征和形状特征等。通过对比实验,验证了本文方法的有效性和优越性。5.讨论与分析本节对实验结果进行了分析和讨论。结果表明,本文提出的方法在单类信息提取方面具有较高的分类精度和较低的计算复杂度。同时,本方法还具有较好的鲁棒性,可以适用于不同类型的遥感影像数据。6.结论本文提出了一种基于遥感影像的单类信息提取方法,该方法综合了传统的像元分割和基于机器学习的分类方法的优点,并对遥感影像进行预处理、分割和特征提取等步骤。实验结果表明,该方法具有较高的分类精度和较低的计算复杂度,对于地球科学研究和环境监测提供了有力的支持。参考文献:[1]LiX,ChengL,MaH,etal.Anovelhyperspectralimageclassificationmethodbasedonspatial-spectralLDAwithmeanfilter[J].InformationSciences,2021,541:14-26.[2]LiuQ,ZhangL,YangZ,etal.Hyperspectralimageclassificationusingmulti-scalespatial-spectralfeatures[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2021,59(6):5043-5059.[3]LinH,LiuL,LuoX,etal.Combiningsuperpixelsandfullyconnectednetworksforaccurateandfastdecisionmakinginhigh-dimensionalremotesensingdata[J].RemoteSensing,2021,13(10):1791.[4]LiuG,DuY,SuB,etal.Robustdiscriminantanalysisby
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 毕业生顶岗实习报告
- 小学六年级下册数学期末测试卷有完整答案
- 人教版六年级下册数学期末测试卷及参考答案【满分必刷】
- 人教版六年级下册数学期末测试卷完整
- 人教版六年级下册数学期末测试卷附参考答案(预热题)
- 人教版四年级下册数学期末测试卷含答案ab卷
- 人教版四年级下册数学期末测试卷带答案(能力提升)
- 人教版四年级下册数学期末测试卷(b卷)
- 小学六年级下册数学期末测试卷附答案(黄金题型)
- 2020-2021学年邯郸市永年区九年级上学期期末数学试卷(含答案解析)
- 悬索桥施工技术分步详解(图文并茂)
- 桓仁满族自治铸造产业园发展规划-整理
- 中小学《插花艺术》PPT课件
- (2022年-2023年)海南省普通高中应届毕业生登记表
- 卡玛林斯卡亚幻想曲陆斐蕾
- 生物化学英文缩写
- 人教版七年级下册生物知识点总结大全
- 班级共读《一年级大个子二年级小个子 》班级读书会(课堂PPT)
- 金属软管管理制度及检验规程
- 项目奖金管理制度
- 皮带输送机常见故障与处理办法
评论
0/150
提交评论