基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)（推荐阅读）

ecognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。ecognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的影像分析技术，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。２０１０年７月中国图象图形学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ＧｒａｐｈｉｃｓＶ０１．１５，Ｎｏ．７ Ｊｕｌｙ，２０１０ 训练样本数目选择对面向对象影像分类方法 精度的影响 ２’（中国科学院遥感应用研究所，北京１００１０１）摘要面向对象遥感影像分类中的样本选择与基于像素的方法有很大不同，基于统计学理论，研究了面向对象 方法的样本数量选择问题。

2、图像分类主要思想是把遥感图像特征作为神经网络输入信号,神经网络按一定规则训练后,在输出端即可对输出信号进行分类。具有对信息分布式存储,并行处理、自组织、自学习等特点,通过许多具有简单处理能力神经元复合作用而具有复杂非线性映射能力。svm分类后的土地利用分类图ANN方法用于遥感图像分类始于年,目前这种技术已得到较为广泛和深入应用,从单一BP网络发展到自组织网络、径向基函数网络、自适应共振网络等多种网络。ANN分类器是非参数型,有较好容错特性,已有研究都表明其分类精度要高于传统基于统计分类方法。模糊分类法遥感信息主要反映是地球表层信息,由于地球表层系统复杂性和开放性,地表信息是多维、无限,遥感信息传递过程中局限性以及遥感信息之间复杂相关性,决定了遥感信息分析结果具有不确定性和多解性[],这正是模糊分类成为遥感影像分类研究中一个重要趋势原因所在,已有很多研究都证明了模糊分类在分析混合像元、提高分类精度等方有较大优势。模糊分类是神经网络和概率论之外,另一个功能强大、在土地利用遥感分类领域应用广泛软分类器。模糊逻辑(fuzzylogic)是模糊分类理论基础,它是一个对不。【资源下载】地理信息系统毕业论文__基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)地址

3、定性进行定量陈述多值逻辑体系(multivaluedlogic),其基本思想是用连续数值范围[,]取代非是()即否()布尔逻辑陈述(Booleanlogicstatement),与之间任何数值均可用以表示是与否之间过渡状态。由于避免了武断人为设定阈值或硬性边界,模糊逻辑能比二元语义布尔逻辑更好地对真实世界进行描述。建立一个完整模糊系统是实施模糊分类前提,这一系统包括三个主要基本环节:输入变量模糊化过程(fuzzification)、模糊逻辑规则基础创建以及分类输出结果去模糊化过程(defuzzification)。支撑向量机分类方法(SuortVectorMachine)支撑向量机(SVM)是由Vanik提出,结构风险理论、二次优化理论、核空间理论是SVM三大基础理论[]。SVM法不同于传统统计方法和ANN法,它不是通过特征个数变少来控制模型复杂性,它提供了一个与问题维数无关函数复杂性有意义刻划[],用事先定义非线性变换函数集,把向量映射到高维特征空间中,按照支撑向量与决策曲面空隙极大化原则来产生最优超平面,然后再把高维特征空间线性决策。关于地理信息系统毕业论文__基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)资料下载

4、精度是近年常采用方法。GIS可作为辅助数据用于训练区选择、分类数据预分层及分类后处理,或作为附加波段用于分类过程。例如,RMProlLedesm进一步深入,遥感影像分类更加自动化和智能化,分类精度将得到进一步提高。结语目前,遥感应用中使用较多仍是传统分类方法。近年来,随着遥感技术和计算机技术不断发展,专家系统、神经网络、模糊技术和数学形态学等一些原来实现困难新方法也在遥感图像分类中发挥作用,虽然这些新方法比传统方法在分类精度上有明显提高,可也存在一定不足。为了进一步提高分类精度,综合利用各种信息进行遥感图像分类势在必行,同时这也是遥感应用科学家们一直探索方向之一。参考文献[]贾庭芳，尹琦，李勃等利用遥感信息实现土地利用分类方法研究[J]．云南地质，，（）：～．[]汤国安遥感数字图像处理[M]北京:科学出版社，：～．[]纪仰慧，李国春，关宏强土地利用覆盖遥感分类研究综述[J]．信息资源建设与管理，，()：～[]CongaltonRG,etalMaingandmonitoringagriculturalcrosandotherlandcov。【精】地理信息系统毕业论文__基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)

5、roundPEamRS,,():～[]BonninP,ZadoriqueBAnedgeointregioncooerativesegmentationsectictoDscencereconstructioninvci’SPIE,,:～[]TonJ,etalKnowledgebasedsegmentationoflandimagesIEEETransGeosciRemoteSensing,,():～[]WhartonSWAsectralknowledgebasedaroachforurbanlandcoverdiscriminationIEEETransGeosciRemoteSensing,,Ge～():～[]NicolinB,etalAknowledgebasedsystemfortheanalysisofaerialimagesIEEETransGeosciRemoteSensing,,GE():～[]陈白明试论中国土地利用和土地覆被变化及其人类驱动力研究．自然资源，，：～[]PrakashA,etalLandusemaingan。【推荐】地理信息系统毕业论文__基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)（全屏阅读）

6、I时序影像分析[J]．武汉大学学报(信息科学版)，，()：～基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究姓名：熊枝艳学号：学院：城市与环境科学学院:地理信息系统指导老师：施新程职称：教授摘要：遥感技术已经成为土地利用信息来源的主要手段，分类方法研究在其中占有重要的地位，分类方法的优劣直接关系着分类的精度。本文在传统的遥感分类技术的基础上，结合当今遥感影像分类技术领域内的一些新进展和应用,对土地利用分类技术做出较为全面的阐述。关键词：遥感影像；土地利用；分类方法；StudyofClassificationMethodsof析、决策树和相似性测度等，但一些后起、融合有关分类类别知识分类决策即基于知识或GIS分类器和多源遥感影像融合分类器也越来越重要。此外对土地资源这样遥感图像进行分类，关键是要区分出土地覆被，所以通过动态监测模型来识别植被类型从而确定土地类型也已成为研究趋势。基于统计分类决策在土地利用与土地覆盖变化(LUCC)分类研究中,绝大多数基于光谱信息统计模式算法都采用了监督和非监督分类方法,即使人工神经网络分类算法,目前也属于监督分类。（✔）地理信息系统毕业论文__基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)_共9页

ecognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。２０１０年７月中国图象图形学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ＧｒａｐｈｉｃｓＶ０１．１５，Ｎｏ．７ Ｊｕｌｙ，２０１０ 训练样本数目选择对面向对象影像分类方法 精度的影响 ２’（中国科学院遥感应用研究所，北京１００１０１）摘要面向对象遥感影像分类中的样本选择与基于像素的方法有很大不同，基于统计学理论，研究了面向对象 方法的样本数量选择问题。ecognition是现代天目公司代理的德国definiensimaging公司的遥感影像分析软件，其分类原理模拟人类的感知过程，它提出的面向对象的影像分析和特征提取的新方法,可弥补传统基于像素统计特征分类方法的不足，极大地提高遥感影像的自动识别精度。

8、changedetectionincoalminingareaacasestudyintheJhariacoalfield,IndiaIntJRemoteSensing,,():～[]陈健飞“S”技术与资源可持续利用资源科学，，()：～[]杨存建,周成虎基于知识遥感图像分类方法探讨[J]．地理学与国土研究，，()：～[]ProlLedesmaMAComarisonofcontextualclassificationmethodsusingTM[J]IntJRemoteSensing,,():～[]程昌秀,严泰来GIS与RS集成高分辨率遥感影象分类技术在地类识别中应用[J]．中国农业大学学报，，()：～[]邸凯昌,李德仁,李德毅基于空间数据发掘遥感图像分类方法研究[J]．武汉测绘科技大学学报，，()：～[]游代安,蒋定华GIS辅助下Bayes法遥感影象分类[J]．测绘学院学报，，()：～[]郑玉坤,庄大方多时相AVHRR数据傅立叶分析[J]．中国科学院院学报，，()：～[]宋杨,万幼川,申绍洪,等,基于傅立叶变换混合分类模型用于ND。☑☑地理信息系统毕业论文__基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)_精品资料

9、rinthelowerColoradoRiverBasinPEamRS,,():～[]CihlarJ,etalClassificationbyrogressivegeneralization:AnewauthomatedmethodologyforremotesensingmultichanneldataIntJRemoteSensing,,():～[]骆建承,周成虎,杨艳具有部分监督遥感影像模糊聚类方法研究及应用[J]遥感技术与应用,,():~[]刘伟强,胡静,夏德深基于核空间多光谱遥感图像分类方法[J]．国土资源遥感,():~[]CHuang,avis,JRGTownshendAnassessmentofsuortvectormachineforlandcoverclassification[J]InternationalJournalofRemoteSensing,,()~[]ToddSW,etalResonsesofsectralindicestovariationsinvegetationcoverandsoilback。◆◆地理信息系统毕业论文__基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)-资源下载

前者如实用的遥感模型和地表参数反演理论与方法研究，后者如多源遥感影像的融合、遥感影像变化监测、影像目标的识别与分类技术等。ecognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。ecognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的影像分析技术，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。

11、界映射到输入空间非线性决策边界。CHuang等人认为SVM是在高维数据分类上最好机器学习算法,而且可以在小样本情况下就获得较高准确率,因为SVM划分边界时依靠支撑向量,而不是靠由大量数据获得统计特征[]。以上方法虽不依赖于光谱空间数据先验知识而具有客观性,并在一定程度上提高了分类精度,但是仍不具有普遍性。基于知识和GIS分类决策基于知识和GIS分类决策,是引入高层知识,并将有关类别知识作用于分类设计各个过程,以利于分类和提高分类精度。在土地利用现状调查中,涉及到许多利于土地覆盖与土地利用类型分类知识。这些知识包括因不同生长区域、不同生长环境以及物种不同而表现出不同特征。充分考虑到并运用这些类别知识能有效地提高分类精度。归纳起来有以下几种情况：()基于植物生长特征土地利用与土地覆盖分类识别。利用不同季相遥感图像进行分类识别,利用植被指数如NDVI、GUI、WI、BI等进行间接分类识别[]；()基于其它知识分类识别。基于边缘检测和基于区域分类双重信息基础之上三维场景[]以及建立在光谱和空间(知识)规则上图像分类系统[]；()基于句法结构分类 。 地理信息系统毕业论文__基于遥感影像的土地利用现状分类方法研究(共9页)-资源下载（手机版）

根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。想挑战的同学可以去看看，鉴于目前流行的中分分词算法都是基于词典来实现的，所以这里不再介绍基于统计概率算法的相关知识。表1 世界各地区页岩气资源量预测表（×1012m3）地 区页岩气北美108.7拉丁美洲59.9中欧+西欧15.5前苏联17.7中东+非洲79.9中亚+中国99.8太平洋地区（经济合作组织）65.5其他亚太地区8.9全世界456.0对于我国的页岩气资源量计算，目前可有多种计算方法，如与美国页岩气勘探成熟地区的地质类比分析法、基于生气量和排气率分析基础上的成因法、吸附要素分析法、基于实际含气量测试及分析基础上的含气率法(体积法或面积法)、基于不同类型天然气产储比例的统计分析法、基于地质要素分布概率的风险分析法以及基于数学统计一蒙特卡洛计算机模拟等手段基础之上的特尔斐法等。

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