国家高技术研究发展计划(2006AA12Z105)
- 作品数：6 被引量：31H指数：4
- 相关作者：方涛李楠杨伟王世伟许刚更多>>
- 相关机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SVM的遥感图像半自动提取方法研究被引量：4
- 2010年
- 遥感影像的半自动提取是遥感图像处理领域里的一个重要研究方向。提出一种新的半自动提取面状地物的方法,能够用随意给定的前景和背景曲线准确地提取出感兴趣的区域。算法首先提取前景和背景曲线上的像素作为分类样本,并使用SVM(Support Vector Machines)得到最初的分类效果。在此基础上,综合利用分类对象的光谱特征和形状特征信息,进行区域合并。最后,采用一种自动停止区域合并的准则确定最终合并结果。实验证明,该算法适用性强,可以在复杂多变的情况下,准确地区分出多种地物。
- 周君李楠方涛
- 关键词：SVM遥感图像半自动提取
- 一种改进的遥感图像多尺度分割方法被引量：5
- 2007年
- 该文提出一种基于区域合并的遥感图像多尺度分割方法,此方法综合利用遥感图像的光谱特征和形状特征信息来描述区域对象的特性,并在此基础上给出两个相邻区域的合并代价,通过不同阈值对合并代价进行限制,以得到不同尺度大小的分割结果。为提高遥感图像分割的效率,使用分块策略对初始区域邻接图进行划分。实验证明,这种改进的多尺度分割方法遥感图像分割精度较好,同时效率有了较大的提高。
- 尹波李楠方涛
- 关键词：图像分割分块策略多尺度
- 基于朴素贝叶斯的半监督学习遥感影像分类被引量：8
- 2010年
- 为提高分类器识别率,减少标注样本使用数量,提出一种基于朴素贝叶斯的半监督学习方法。研究基于该方法的分类器分类效果,采用遥感影像数据作为训练和测试集,与基于朴素贝叶斯的全监督学习分类器分类效果作比较。实验结果表明,当标注样本与非标注样本比例在1：2~1：9时,半监督学习可以利用比全监督学习更少的标注样本,达到更高的分类精度。
- 杨伟方涛许刚
- 关键词：朴素贝叶斯半监督学习遥感影像分类
- 基于遗传算法的高分辨率遥感分类器融合被引量：4
- 2010年
- 提出利用遗传算法设计的2种多分类器融合模型:在模型1中,各单分类器选择不相交的特征子空间;模型2则取消了上述限制。通过实验,对2种模型与2种单分类器进行了对比。结果表明,2种多分类器模型能有效地提高分类精度,且模型1利用了不相交特征空间,更有利于提高特征相关性较大的高分辨率遥感图像的分类精度。
- 马永聪方涛
- 关键词：遗传算法多分类器融合高分辨率遥感
- 基于ART2技术的面向对象高分辨遥感影像分类被引量：2
- 2010年
- 提出一种基于ART2技术的面向对象的高分辨遥感影像分类方法。该方法首先对高分辨遥感影像进行多尺度分割,将影像图分割得到的每一区域看作一个对象,进行特征值分析,计算出每一对象的特征向量。特征向量作为ART2分类器的网络输入,利用ART2分类器的大规模并行处理和很强的自适应、自学习能力来对分割得到的区域进行分类。与传统的面向像素的ART分类技术及其它神经网络遥感影像分类方法相比,所提出的方法能够对高分辨的遥感图片进行更精确的分类。
- 田野方涛
- 关键词：ART2面向对象遥感影像
- 基于对象建模的遥感影像建筑物提取方法被引量：8
- 2010年
- 研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容。遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂。根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出Gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取。以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物。实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物。
- 王世伟方涛
- 关键词：遥感影像对象模型建筑物提取
