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人工神经网络在遥感影像分类中的应用与对比研究

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人工神经网络在遥感影像分类中的应用与对比研究

作者：都业军内蒙古师范大学

学位级别：硕士

随着遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率不断提高,现已形成集多源、多光谱、多空间分辨率的遥感影像海量数据集。但如何利用这些数据来挖掘潜藏的信息,是限制遥感发展和应用的一个关键性问题。其中,影像分类作为遥感信息提... 详细信息

随着遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率不断提高,现已形成集多源、多光谱、多空间分辨率的遥感影像海量数据集。但如何利用这些数据来挖掘潜藏的信息,是限制遥感发展和应用的一个关键性问题。其中,影像分类作为遥感信息提取的一个重要方面,应用传统贝叶斯分类器的遥感影像分类方法已不能满足精度的需要,而基于非线性映射的人工神经网络分类方法为这一问题提供了更加理想的解决方案,因为神经网络分类并不是基于某个假定的概率分布,而是通过对训练样本的学习获得网络的权值,形成分类器。采用神经网络算法进行遥感影像分类,可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。本文采用2002年呼和浩特东北部地区的Landsat TM遥感数据为数据源,在深入研究标准BP神经网络理论的基础上,通过对训练样本构建方法、训练算法的选择、最佳隐含层神经元个数的确定等方面,对BP神经网络分类过程进行了系统的研究,对于实现过程中所存在的问题,提出自己的改进方法。研究结果表明:使用样本均值法构建的训练样本所训练的网络即使能够以高精度、快速收敛,但不能实现有效分类;针对于标准BP网络收敛速度慢、容易陷入局部最小的问题,研究中发现基于LM算法BP神经网络极大地提高训练速度以及收敛精度,取得非常好的分类效果;在以上研究的基础上,为了克服波段间高相关和数据冗余的问题,将TM1、TM2、TM3共3个波段进行主成分分析,取第一主成分,与其它波段构成数据集,并用此数据进行人工神经网络训练和分类研究。结果表明,在分类精度相差不大的条件下,应用主成分变换使网络的收敛更加迅速、仿真速度有所加快。将基于LM训练算法的BP神经网络分类结果分别同最大似然法、目视解译结果进行比对,总体上说,神经网络的分类精度要比最大似然法分类效果要好,更加接近目视解译结果,人工神经网络遥感影像分类方法比传统分类方法有所改进。然而,采用神经网络模型仍存在许多亟待解决的问题,如神经网络最佳结构的确定,参数的选择,同时神经网络也是基于光谱特征对遥感影像进行分类的,也存在同最大似然法同样的问题,不能解决“同谱异物”“同物异谱”现象等问题,有待集成其它数据来解决,进一步提高分类精度,满足实际应用的需要。

关键词：影像分类样本均值法 BP网络 LM算法主成分变换

基于改进算法的BP神经网络在遥感影像中的应用研究

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基于改进算法的BP神经网络在遥感影像中的应用研究

作者：许仲林兰州大学

学位级别：硕士

遥感技术的飞速发展为我们提供了海量、及时、有效的数据，但如何利用这些数据来挖掘潜藏的信息，是一个需要同时跟进解决的重要问题，其中，影像的分类作为信息提取的一个重要方面，应用传统贝叶斯分类器的遥感影像分类方法已不能满足... 详细信息

遥感技术的飞速发展为我们提供了海量、及时、有效的数据，但如何利用这些数据来挖掘潜藏的信息，是一个需要同时跟进解决的重要问题，其中，影像的分类作为信息提取的一个重要方面，应用传统贝叶斯分类器的遥感影像分类方法已不能满足精度的需要，而基于非线型映射的神经网络分类方法为这一问题提供了更加理想的解决方案。本文重点对BP神经网络及其改进算法在遥感影像分类中的应用进行了研究，主要可分为理论基础和分类试验两个部分，结构如下：首先，分别介绍了神经网络和遥感影像分类方法各自在当前的研究进展。其次，讨论了神经网络的理论基础，包括神经网络的起源、结构和特点。然后研究了BP神经网络的L-M算法改进。结合神经网络的特点和前人的研究讨论了其在遥感影像分类应用中的可能性和存在的问题。最后，介绍了相关数据的预处理并且根据实际情况构建了基于L-M算法的BP神经网络，对天水地区罗峪沟影像数据进行初步分类，在此基础上，应用主成分变换使网络的收敛更加迅速、分类速度加快。

关键词：影像分类 BP网络 LM算法主成分变换

一种改进高光谱图像噪声评估的MNF变换算法

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中国科学（F辑:信息科学） 2009年第12期39卷 1305-1313页

作者：刘翔张兵高连如陈冬梅中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院对地观测与数字地球科学中心北京100190 Queen's University KingstonON K7L 3N6 Canada

在光谱维变换法是高光谱图像特征提取和数据挖掘的重要工具,而最大噪声分数(MNF)变换更是应用于高光谱图像分类和混合像元分解当中最为常用的光谱维变换法之一.由于部分样本光谱特征可能被局部波段噪声淹没,在同类地物十分聚集的情况下... 详细信息

在光谱维变换法是高光谱图像特征提取和数据挖掘的重要工具,而最大噪声分数(MNF)变换更是应用于高光谱图像分类和混合像元分解当中最为常用的光谱维变换法之一.由于部分样本光谱特征可能被局部波段噪声淹没,在同类地物十分聚集的情况下,首先对高光谱图像做MNF变换处理会比做主成分(PC)变换处理的分类结果更优.但通过实验证明,如果不同类别地物混杂在一起,混杂程度对MNF变换结果的分类精度有着显著影响.随后文中从理论上阐明该影响存在的原因,并针对高光谱图像中地物混杂的情况,提出了一种改进噪声协方差矩阵(NCM)评估的MNF变换算法,并通过后续模拟数据和真实数据实验证明该变换法相对于经典MNF变换,特征提取效果明显改善,分类精度均有所提高.

关键词：主成分变换 MNF变换高光谱噪声评估

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基于地震属性的储层预测方法研究及初步应用

基于地震属性的储层预测方法研究及初步应用

作者：李操大庆石油学院

学位级别：硕士

地震属性是储层参数横向预测的重要手段,在不同的地区如何准确提取目的层属性、如何进行属性优化、如何建立储层参数与多种地震属性间的关系,这些都是决定储层预测成功与否的关键问题。本文针对这些问题,自主编写了一元线性回归分析、... 详细信息

地震属性是储层参数横向预测的重要手段,在不同的地区如何准确提取目的层属性、如何进行属性优化、如何建立储层参数与多种地震属性间的关系,这些都是决定储层预测成功与否的关键问题。本文针对这些问题,自主编写了一元线性回归分析、多元线性回归分析、主成分变换、井点属性提取、多元线性储层预测、神经网络训练及储层预测等程序,用于储层参数预测。利用GEOFRAM软件提取多种沿层地震属性,提取这些属性时仔细选择提取方式、严格控制时窗长度,以保证提取属性信息质量。针对高维属性空间,分别运用专家优化法、相关性分析优化法和主成分变换法进行属性优选,并尝试多种优选方法结合进行二次优化,取得了较好的效果。本文分别采用多元线性回归方法、人工神经网络方法两种方法拟和井点处的多种属性与井参数之间的线性函数关系和非线性函数关系,应用该关系进行全工区储层参数横向预测。海拉尔盆地布达特储层裂缝十分发育,如何准确预测裂缝的分布对该储层的勘探开发至关重要。针对该储层构造裂缝十分发育的特点,本论文采用主曲率法求取构造面的多种空间曲率,并首次采用多元线性回归法拟和多种空间曲率与钻井岩芯上的裂缝线密度之间的函数关系,利用该函数预测全区储层裂缝密度分布,取得了较好的效果。

关键词：地震属性多元回归分析人工神经网络主成分变换空间曲率裂缝预测

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基于多光谱海洋遥感图像的地物分离方法研究

基于多光谱海洋遥感图像的地物分离方法研究

作者：吴迪哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

海洋遥感技术作为实时观测海洋数据的有效手段，在航海导航、船舶定位和海洋立体监测等领域得到了广泛的应用。尤其是在航海导航领域，应用遥感卫星具有的覆盖范围广、工作时效性高的特点，利用其获取的大面积、同步海域遥感图像进行航... 详细信息

海洋遥感技术作为实时观测海洋数据的有效手段，在航海导航、船舶定位和海洋立体监测等领域得到了广泛的应用。尤其是在航海导航领域，应用遥感卫星具有的覆盖范围广、工作时效性高的特点，利用其获取的大面积、同步海域遥感图像进行航海导航和船舶蔽障，可极大提高航海导航的时效性和精确度。然而海洋遥感图像中包含的地物种类繁多，如何精确的识别地物，尤其是将陆地、岛礁与海水有效的分离，是应用遥感图像进行航海导航和海洋数据监测和处理的前提。本文以多光谱遥感图像为研究对象，从图像分割的边缘不连续性和区域的相似性两个基本特性出发，开展地物分离方法的研究。在充分利用遥感图像多光谱特性的前提下，提出一种基于改进特征指数的水陆分离算法，并通过仿真实验验证了该算法具有较好的地物分离效果。首先，针对不同地物特点，对遥感图像的多光谱特性做了分析，选取Worldview-2遥感图像作为本文的实验研究数据。为满足遥感数据分析和处理的精度要求，对遥感图像做了必要的预处理分析。预处理工作包括辐射校正和几何校正，其中辐射校正又包括辐射定标和大气校正。其次，针对多光谱遥感图像存在的波段信息重叠和冗余问题，运用标准主成分变换对遥感图像进行主成分分析，提取有效波段作为地物分离的实验数据。同时考虑到遥感图像中噪声对地物边缘的影响，采用分段线性拉伸算法对有效波段进行边缘增强。再次，深入研究遥感图像地物分离算法。从边缘算子的角度研究基于边缘梯度算子和二阶导数算子的岛礁提取算法，通过边缘检测、边缘叠加和后续精处理实现岛礁的提取。针对区域的相似性，提出了基于改进特征指数的水陆分离算法，该算法首先对图像的改进特征指数进行分析，增强了水体与非水体地物之间的辐射差异，同时采用最大类间方差法进行自适应阈值水陆分割，经过边界融合和精处理得到最终的水陆分离结果。最后，采用多组仿真数据和真实的多光谱图像进行对比分析，对本文提出的基于改进特征指数的水陆分离算法进行验证，实验结果表明本文提出的算法在地物分离效果上要优于基于边缘的岛礁提取算法，且具有很好的鲁棒性。

关键词：多光谱遥感地物分离主成分变换改进特征指数

An improved EM algorithm for remote sensing classification

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Chinese Science Bulletin 2013年第9期58卷 1060-1071页

作者： YANG HongLei PENG JunHuan XIA BaiRu ZHANG DingXuan School of Land Science and Technology China University of Geosciences School of Engineering and Technology China University of Geosciences

The use of a general EM(expectation-maximization) algorithm in multi-spectral image classification is known to cause two problems:singularity of the variance-covariance matrix and sensitivity of randomly selected initial *** former causes computation failure;the latter produces unstable classification *** paper proposes a modified approach to resolve these ***,a modification is proposed to determine reliable parameters for the EM algorithm based on a k-means algorithm with initial centers obtained from the density function of the first principal component,which avoids the selection of initial centers at random.A second modification uses the principal component transformation of the image to obtain a set of uncorrelated *** number of principal components as the input of the EM algorithm is determined by the principal contribution *** this way,the modification can not only remove singularity but also weaken *** results obtained from two sets of remote sensing images acquired by two different sensors confirm the validity of the proposed approach.

关键词： EM算法遥感分类 k-means算法主成分变换协方差矩阵随机选择多光谱图像期望最大化

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地理编码影象与遥感信息复合的研究

遥感技术与应用 1988年第4No.03No.02No.01期 62-70页

作者：赵华昌王野乔中国科学院长春地理研究所

一、问题的提出目前在遥感应用过程中广泛使用的图象处理方法,是以遥感数据的光谱特征为基础的,以陆地卫星的多光谱数据为主要信息源。由于自然现象本身的复杂性和随机性,以及多光谱数据在解象力,分辨率上的局限性,这种单一信息源的分... 详细信息

一、问题的提出目前在遥感应用过程中广泛使用的图象处理方法,是以遥感数据的光谱特征为基础的,以陆地卫星的多光谱数据为主要信息源。由于自然现象本身的复杂性和随机性,以及多光谱数据在解象力,分辨率上的局限性,这种单一信息源的分析方法,除了能直

关键词：加权处理波段陆地卫星影象主成分变换地学规律积温气温地理编码

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基于中巴资源卫星的多源遥感影像融合研究

北京联合大学学报 2015年第1期29卷 53-57,69页

作者：谷帅兵赫晓慧郭恒亮首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 郑州大学水利与环境学院郑州450001

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对资源二号多光谱影像光谱信息丰富、分辨率低,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以河南省郑州市的资源二号多光谱影像与全色影像为例,分别采用基于主成分... 详细信息

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对资源二号多光谱影像光谱信息丰富、分辨率低,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以河南省郑州市的资源二号多光谱影像与全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换、比值变换和高通滤波法等4种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像在均值、标准方差、偏差指数以及光谱保真度等4个方面进行了对比,探讨了资源二号多光谱影像与全色影像融合的方法和效果。

关键词：资源二号影像融合主成分变换小波变换比值变换高通滤波

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遥感的应用

中国地理与资源文摘 2006年第1期 97-102页