高分辨率遥感影像分类.ppt
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水稻估产——江苏高邮采用遥感技术与水稻模拟模型相结合的方法建立遥感数值模拟模型进行水稻预报。利用AVHRR可见光和近红外波段构造归一化植被指数NDVI,结合实测地面样点叶面积指数LAI,建立植被指数与LAI的相关模式。利用分辨率相对较高的Landsat/TM影像进行水稻种植面积提取,并作为AVHRR子像元提取依据,实现混合像元分解。将遥感资料与水稻模拟模型(RCSODS)相结合,在RCSODS模型的基础上增加NDVI-LAI和RSYIELD两个模块,以江苏省高邮市为例进行水稻产量预报。RCSODS模型RC
高分辨率遥感影像分类方法研究.docx
高分辨率遥感影像分类方法研究【摘要】本文主要研究了高分辨率遥感影像分类的监督非分类方法、监督分类及其他分类方法。以胶州市QuickBird遥感影像作为试验数据基于ERDASIMAGINE9.1软件平台执行非监督分类和监督分类处理并且对最大似然分类方法、马氏距离分类方法和最小距离分类方法进行实验数据比较分析经过对分类精度评价指标的计算结果分析评价后三种分类方法的总精度都在75%以上满足应用的要求。并且实验数据表明最大似然分类方法的分类精度最高。【关键词】高分辨率
面向对象的高分辨率遥感影像分类方法研究.docx
面向对象的高分辨率遥感影像分类方法研究一、概述随着遥感技术的快速发展,高分辨率遥感影像在地理信息获取、环境监测、城市规划等领域的应用日益广泛。高分辨率遥感影像的复杂性和多样性给影像分类带来了极大的挑战。传统的基于像素的分类方法往往忽略了影像中的空间信息和上下文关系,导致分类结果存在误差和不一致性。研究面向对象的遥感影像分类方法,以提高分类精度和效率,具有重要的理论价值和实践意义。面向对象的高分辨率遥感影像分类方法,是一种基于影像对象而非单个像素进行分类的技术。该方法首先通过对影像进行分割,将具有相似特征和
基于CNN的高分辨率卫星遥感影像分类研究.pdf
基于CNN的高分辨率卫星遥感影像分类研究一、引言高分辨率卫星遥感影像分类是遥感技术中的一个重要问题,在环境监测、资源调查等方面有着广泛的应用。然而,随着遥感技术的不断发展,传统的基于手工提取特征的分类方法渐渐被基于深度学习算法的分类方法所取代。在深度学习算法中,卷积神经网络(CNN)由于具有强大的特征自动提取能力,已经成为遥感影像分类的主要算法之一。本文将介绍卷积神经网络在高分辨率卫星遥感影像分类中的应用,包括网络结构、模型训练等方面。二、基于CNN的高分辨率卫星遥感影像分类1.卷积神经网络(CNN)概述
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高分辨率遥感影像目录1.几种高分辨率遥感卫星比较Spot-5影像IKONOS影像Quickbird影像Worldview-2影像2.信息提取基于特征基元的面向对象方法基于边缘分割算法的实验4邻域定义的模板:8邻域定义的模板:IKONOS图像的Laplacian实验结果结论参考文献