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遥感图像分类与后处理综合技术研究——基于约束满足神经网络方法

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遥感学报 1999年第3期3卷 193-198页

作者：李强王正志国防科技大学自动控制系长沙410073

遥感图像计算机分类的精度问题是阻碍计算机遥感信息处理系统实用化的一个关键问题。将分类后处理中的分类结果平滑过程模型化为约束优化问题，采用神经网络方法把分类结果平滑过程与遥感图像分类过程结合起来，提出了基于约束满足神经... 详细信息

遥感图像计算机分类的精度问题是阻碍计算机遥感信息处理系统实用化的一个关键问题。将分类后处理中的分类结果平滑过程模型化为约束优化问题，采用神经网络方法把分类结果平滑过程与遥感图像分类过程结合起来，提出了基于约束满足神经网络的遥感信息分类与后处理综合技术。实验表明该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。

关键词：遥感图像分类分类后处理神经网络遥感

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高光谱影像集成学习分类及后处理技术研究

高光谱影像集成学习分类及后处理技术研究

作者：徐卫霄解放军信息工程大学

学位级别：硕士

高光谱遥感影像具有较高的光谱分辨率,为人们更高效地识别地物提供了一种有效手段。但是其庞大的数据量以及较高的数据维使得传统的遥感影像分类技术对其不再适用,需要研究适合于高光谱影像的分类方法。另外随着GIS等技术的不断发展,分... 详细信息

高光谱遥感影像具有较高的光谱分辨率,为人们更高效地识别地物提供了一种有效手段。但是其庞大的数据量以及较高的数据维使得传统的遥感影像分类技术对其不再适用,需要研究适合于高光谱影像的分类方法。另外随着GIS等技术的不断发展,分类图的应用需求不断扩大,所以有必要进行噪声去除、矢量化和专题地图制作等分类图后处理技术的研究。论文结合高光谱影像和分类图的特点,重点研究了集成学习技术和数学形态学理论,并分别将它们应用到分类和后处理中,取得了一些成果,具体包括以下几个方面: (1)研究了高光谱影像集成学习分类方法。构建了分类回归树(CART)弱分类器,深入研究了Real AdaBoost分类方法,基于加权投票法的Bagging分类方法以及PSO选择性集成学习分类方法。实验表明在分类精度、训练和分类速度方面上述三种集成学习分类算法均优于传统CART分类方法;Real AdaBoost优于改进的Bagging算法;而PSO选择性集成学习方法最优。 (2)针对分类图噪声特点,重点研究了一种基于二值形态学的分类图噪声处理方法。采用分类图分层方法获取各类别二值图像,将单元结构元素作为形态学结构元素,以二值形态学为基础,利用改进的膨胀、腐蚀运算,解决分类图噪声问题。实验表明,论文采用的噪声处理算法更加接近实地地物类别分布情况,去噪性能较传统去噪方法有大幅度提高。 (3)采用分类图去噪、分层、边缘提取、细化和矢量化五个步骤实现了基于二值图像的分类图矢量化。引入了Canny算子进行分类图边缘提取,采用击中击不中变换算法用于细化分类图,最后依次利用逐点跟踪法和曲线抽稀法完成分类图矢量化处理。实验表明该矢量化方法比利用ENVI矢量化模块进行分类图矢量化效果好。 (4)详细分析了地物要素特征,重点研究了分类重编码技术,从而优化了类别,按照专题地图制作要求,结合分类图特点,利用ENVI专题地图制作模块完成了分类图专题地图制作。

关键词：高光谱影像集成学习分类二值形态学去噪分类后处理矢量化专题地图

基于Landsat 8影像的监督分类及后处理方法对比研究

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世界有色金属 2022年第16期47卷 125-128页

作者：王家福云南驰宏锌锗股份有限公司云南曲靖655000

本文基于Landsat 8开源遥感影像,运用监督分类的方法对研究区土地利用覆盖进行自动分类,并对分类结果进行后处理。以目视解译的分类结果为精度验证数据,通过计算混淆矩阵进行分类精度评价。得到如下结论:支持向量机Majority/Minority后... 详细信息

本文基于Landsat 8开源遥感影像,运用监督分类的方法对研究区土地利用覆盖进行自动分类,并对分类结果进行后处理。以目视解译的分类结果为精度验证数据,通过计算混淆矩阵进行分类精度评价。得到如下结论:支持向量机Majority/Minority后处理的效果最佳,总体精度为71.47%,Kappa系数为0.6322。未经过后处理的神经网络的分类效果最差,总体精度为68.55%,Kappa系数为0.5973。支持向量机Majority/Minority后处理效果最好,可用于大面积快速提取土地利用覆盖分类。

关键词：土地利用覆盖分类 Landsat 8 监督分类分类后处理

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基于车辆动力学响应特征的越野地面分类方法

汽车工程 2022年第6期44卷 909-918页

作者：赵健李雅欣佟静朱冰武维祥孙博华韩嘉懿吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022 上海捷能汽车技术有限公司上海201804

利用车辆动力学响应进行地面分类是越野智能汽车的关键技术之一。本文中提出了结合地面不平整度特征和力学特征进行越野地面分类的方法,对沙地、土路、水泥路和雪地进行分类。本方法中选取等效地面轮廓和车身垂向加速度作为地面不平整... 详细信息

利用车辆动力学响应进行地面分类是越野智能汽车的关键技术之一。本文中提出了结合地面不平整度特征和力学特征进行越野地面分类的方法,对沙地、土路、水泥路和雪地进行分类。本方法中选取等效地面轮廓和车身垂向加速度作为地面不平整度特征,选取行驶阻力和轮速波动作为力学特征,设计了基于LSTM模型的越野地面分类器,对自行采集的车辆越野行驶数据集进行训练与测试,结果表明,分类正确率达到95.5%;最后,使用HMM模型实现了分类后处理,解决了分类结果在连续数据上跳变的问题,使该算法在连续越野数据上的地面分类正确率从88.44%提高到90.13%。

关键词：越野地面地面分类分类后处理车辆响应机器学习

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基于数学形态学遥感影像分类后优化处理

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2003年第2期22卷 172-175页

作者：武文波杨贵军陈步尚辽宁工程技术大学测量工程系辽宁阜新123000 包头钢铁学院职业技术学院内蒙古包头014000

遥感影像分类后处理是为了提高分类的精度,优化分类结果。参考传统的分类后处理方法,本文提出了基于数学形态学的遥感影像分类后处理方法,利用数学形态学的基本概念和算法,在遥感软件ERDAS的平台上,对结构元灵活的组合﹑分解,应用形态... 详细信息

遥感影像分类后处理是为了提高分类的精度,优化分类结果。参考传统的分类后处理方法,本文提出了基于数学形态学的遥感影像分类后处理方法,利用数学形态学的基本概念和算法,在遥感软件ERDAS的平台上,对结构元灵活的组合﹑分解,应用形态变换算法达到了消除噪声﹑填补孔穴和光滑边界的效果,最大程度的保留了影像的信息,同时优化了分类后的影像;并实际验证了本文方法较传统方法的优越性与可靠性。

关键词：遥感影像分类后处理数学形态学结构元形态交换算法遥感图像处理

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海量遥感分类图连通域标记方法

计算机工程 2008年第1期34卷 262-264页

作者：马江林赵忠明孟瑜彭玲中国科学院遥感应用研究所国家遥感应用工程技术研究中心北京100101

针对遥感影像数据量大的特点,设计并实现了一种针对海量遥感影像分类图的连通域标记算法。通过对影像进行合理高效的分块,解决海量数据处理过程中对大内存的要求。对读入内存中的数据,采用了基于队列的种子填充算法进行连通域标记,通过... 详细信息

针对遥感影像数据量大的特点,设计并实现了一种针对海量遥感影像分类图的连通域标记算法。通过对影像进行合理高效的分块,解决海量数据处理过程中对大内存的要求。对读入内存中的数据,采用了基于队列的种子填充算法进行连通域标记,通过采用贯序连通域标记算法中的冲突表机制,解决因分块之间隔离而造成的同一连通域标记不同的问题。该方法具有可以处理海量数据、对分类结果数据仅仅访问一次、无须对生成的结果进行重新标记就可以完成连通域的标记、可以获取连通域的基本统计信息等特点。实验结果证明了该方法的高效性。

关键词：海量遥感影像连通域标记分类后处理

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监督分类技术在高分辨率卫星影像中的应用

北京林业大学学报 2003年第S1期25卷 43-45页

作者：周庆李峰张海涛马千里北京市测绘设计研究院

随着社会对专题影像数据需求的逐渐增大 ,要求的提高 ,低分辨率卫星影像制作的专题数据在许多领域已不能满足要求 .该文介绍了利用QuickBird卫星影像制作专题数据的方法。

关键词：监督分类训练样地分类后处理矢量分类图

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遥感影像分类结果的不确定性研究

中国农学通报 2010年第5期26卷 322-325页

作者：黄恩兴天津市勘察院天津300191

遥感影像是获取地学信息的主要手段之一,遥感影像分类结果具有不确定性,数据获取、数据处理、分类算法、分类后处理及精度评价等均可能导致分类结果的不确定。此文主要从遥感数据质量的不确定性、分类算法的不确定性、分类评价方法的不... 详细信息

遥感影像是获取地学信息的主要手段之一,遥感影像分类结果具有不确定性,数据获取、数据处理、分类算法、分类后处理及精度评价等均可能导致分类结果的不确定。此文主要从遥感数据质量的不确定性、分类算法的不确定性、分类评价方法的不确定性及分类后处理的不确定性4个方面讨论了遥感影像分类结果的不确定性。通常情况下,上述4个方面对分类结果的不确定性影响较大,需要对其深入了解才能提高分类结果的稳定性和分类精度。

关键词：遥感影像分类不确定性分类后处理

一种基于光流双输入网络的微表情顶点帧检测方法

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北京理工大学学报 2022年第7期42卷 749-754页

作者：郑戍华陈梦心王向周弓雪雅北京理工大学自动化学院北京100081

微表情顶点帧蕴含着丰富的微表情信息,为了准确地检测出微表情顶点帧,本文提出了一种基于光流特征的神经网络分类,并利用先验知识规则进行取舍的检测方法.该方法针对固定滑窗大小内的图像进行光流信息提取,利用双输入特征提取网络对x,y... 详细信息

微表情顶点帧蕴含着丰富的微表情信息,为了准确地检测出微表情顶点帧,本文提出了一种基于光流特征的神经网络分类,并利用先验知识规则进行取舍的检测方法.该方法针对固定滑窗大小内的图像进行光流信息提取,利用双输入特征提取网络对x,y方向的光流信息进行时空特征提取,并进行分类,经根据微表情先验知识所设计的取舍规则后处理后,改善了检测准确度.实验结果表明,在数据集CASMEⅡ上测试,顶点定位率(apex spotting rate,ASR)指标达到了0.945,F_(1)-score指标达到了0.925.

关键词：微表情顶点帧双输入网络分类后处理