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      基于地物字典的遙感圖像分類(lèi)方法研究

      2013-08-15 00:54:11王林剛
      科技視界 2013年27期
      關(guān)鍵詞:類(lèi)別校正分類(lèi)

      王林剛

      (寶雞文理學(xué)院 地理與環(huán)境學(xué)院,陜西 寶雞 721013)

      0 前言

      遙感是一種通過(guò)非直接接觸來(lái)判定、測(cè)量分析目標(biāo)性質(zhì)的綜合性技術(shù)學(xué)科。它隨著空間技術(shù)、傳感器與數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展而迅速發(fā)展?,F(xiàn)代空間遙感技術(shù)總體上呈現(xiàn)“五多”趨勢(shì),即多平臺(tái)、多傳感器、多時(shí)相、多光譜、多角度的多源遙感數(shù)據(jù)快速處理和分析。近年來(lái),以航空遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)為代表的現(xiàn)代遙感技術(shù),已逐步實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、快速、準(zhǔn)確、及時(shí)地提供多種觀測(cè)數(shù)據(jù)。由于遙感所具有的觀測(cè)范圍大、采集信息量大、獲取信息速度快的特點(diǎn),它正廣泛應(yīng)用于資源勘探、土地規(guī)劃與利用、災(zāi)害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、農(nóng)作物估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、地質(zhì)礦產(chǎn)、水文、城市建設(shè)與管理、測(cè)繪、軍事、國(guó)土資源調(diào)查等領(lǐng)域,深入到很多學(xué)科,成為獲取地球表面多層次、多視角、多方位信息的重要手段。對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展有很重要的作用。而如何從已獲取的遙感圖像中得到所需的信息,則是遙感圖像應(yīng)用研究的主要課題。

      在遙感技術(shù)的研究中,通過(guò)遙感影像判讀識(shí)別各種目標(biāo)是遙感技術(shù)發(fā)展的一種重要環(huán)節(jié),無(wú)論是專(zhuān)業(yè)信息提取,動(dòng)態(tài)變化預(yù)測(cè),還是專(zhuān)題地圖的制作和遙感數(shù)據(jù)庫(kù)的建立等都離不開(kāi)分類(lèi)。

      1 目前流行的分類(lèi)方法

      目前采取的主要措施是基于統(tǒng)計(jì)特征的模式識(shí)別技術(shù)。各種分類(lèi)方法均以地物光譜特征為前提,按照一定的假設(shè)或準(zhǔn)則形成決策流程,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像的信息判別。常用方法有監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)。

      1.1 監(jiān)督分類(lèi)

      監(jiān)督分類(lèi)又稱(chēng)訓(xùn)練場(chǎng)地法,是以建立統(tǒng)計(jì)識(shí)別函數(shù)為理論基礎(chǔ),依據(jù)典型樣本訓(xùn)練方法進(jìn)行分類(lèi)的技術(shù)。即根據(jù)已知訓(xùn)練區(qū)提供的樣本,通過(guò)選擇特征參數(shù),求出特征參數(shù)作為決策規(guī)則,建立判別函數(shù)以對(duì)各待分類(lèi)影像進(jìn)行的圖像分類(lèi),是模式識(shí)別的一種方法。要求訓(xùn)練區(qū)域具有典型性和代表性,判別準(zhǔn)則若滿(mǎn)足分類(lèi)精度要求,則此準(zhǔn)則成立;反之,需重新建立分類(lèi)的決策規(guī)則,直至滿(mǎn)足分類(lèi)精度要求為止,常用算法有:判別分析、最大似然分析、特征分析、序貫分析和圖形識(shí)別等。

      1.2 非監(jiān)督分類(lèi)

      非監(jiān)督分類(lèi)的前提是假定遙感影像上同類(lèi)地物在相同條件下具有相同的光譜信息特征。非監(jiān)督分類(lèi)是遙感影像地物的屬性不具有先驗(yàn)知識(shí),純粹依靠不同光譜數(shù)據(jù)組合在統(tǒng)計(jì)上的差別來(lái)進(jìn)行“盲目分類(lèi)”。事后再對(duì)已分出各類(lèi)地物屬性進(jìn)行確認(rèn)的過(guò)程。主要采用聚類(lèi)分析的方法。常用的算法有:ISODATA法、K-Mean算法、分級(jí)集群法、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法等。

      2 目前出現(xiàn)的分類(lèi)新方法

      上面兩種方法都是根據(jù)地物的光譜特性的點(diǎn)獨(dú)立原則來(lái)分類(lèi),且都采用的是統(tǒng)計(jì)方法,而一般圖像的像元都帶有綜合光譜信息的特點(diǎn),致使計(jì)算機(jī)分類(lèi)面臨諸多模糊現(xiàn)象。還有由于遙感影像存在“同物異譜”和“同譜異物”的弊端。因此人們不斷嘗試新方法來(lái)改善,下面介紹近年來(lái)出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)分類(lèi)的新方法。

      2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器

      最常用的是BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型。此模型適用于多層網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),對(duì)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行修正,是一種有導(dǎo)師指導(dǎo)的模型。建立在梯度下降法的基礎(chǔ)上,它含有輸入層、輸出層以及處于輸入層和輸出層之間的隱層,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行遙感影像分類(lèi),可以在一定程度上消除傳統(tǒng)的遙感影像分類(lèi)所帶來(lái)的模糊性和不確定性。但也存在許多有待解決的問(wèn)題。

      2.2 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像分類(lèi)

      小波分析的基本思想是用一族函數(shù)去表示和接近一信號(hào)或函數(shù),這一族函數(shù)稱(chēng)為小波函數(shù)系,它是通過(guò)基本小波函數(shù)的不同尺寸的平移和伸縮構(gòu)成的。小波變換還具有如線性疊加性,平移公變性,能量守恒性,居于正則性等優(yōu)點(diǎn)。此法在只要用相同的學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練,才會(huì)有高的精度。

      2.3 樹(shù)分類(lèi)器

      該分類(lèi)方法的基本思想是:首先計(jì)算所有類(lèi)別之間的距離,合并距離最近的兩類(lèi)形成一個(gè)新類(lèi),然后計(jì)算新類(lèi)與其他類(lèi)別之間的距離,重新前面的工作,直到最終所有類(lèi)別都合并為一大類(lèi),形成整個(gè)樹(shù)結(jié)構(gòu)的根部,每次合并產(chǎn)生樹(shù)結(jié)構(gòu)的一個(gè)結(jié)點(diǎn),分類(lèi)樹(shù)由多個(gè)結(jié)點(diǎn)和分枝組成,最下面一層的結(jié)點(diǎn)稱(chēng)為根節(jié)點(diǎn),最上面一層的結(jié)點(diǎn)為終端結(jié)點(diǎn),每個(gè)終端結(jié)點(diǎn)包含為原始一類(lèi)。這種樹(shù)結(jié)構(gòu)反映了各地物的光譜特征的相似程度,因此這種樹(shù)的形成,實(shí)質(zhì)上是按光譜特征的相似程度由強(qiáng)到弱逐步合并的。還有其他的一些分類(lèi)在這里不一一列舉。總之,它們都是新出現(xiàn)的新分類(lèi)方法。

      3 基于地物字典的分類(lèi)方法

      3.1 分類(lèi)方法的背景思路

      遙感是獲取地物信息的新興技術(shù)。它的優(yōu)勢(shì)大家都清楚。如何能準(zhǔn)確獲取我們想要的地物信息是我們每個(gè)人的愿望。我們?nèi)绻芟癫樽值淠菢拥臏?zhǔn)確的容易的區(qū)分地物是多么快樂(lè)的一件事啊。該分類(lèi)方法設(shè)想就是構(gòu)造遙感圖像的地物字典,像查字典那樣容易的進(jìn)行分類(lèi)獲取地物信息。

      地表有人工物和自然物,我們對(duì)于人工物的分類(lèi)隨著分辨率提高和人工物的特定的形狀信息已經(jīng)能很容易的區(qū)分。而自然物由于自然界的復(fù)雜性變的很不確定性。地理環(huán)境的各個(gè)要素是緊密聯(lián)系,相互影響的。如植被、土壤、氣候、地形、水文、地貌等要素的相互聯(lián)系性為我們區(qū)分地物提供了理論依據(jù)。就是說(shuō),植被是一定氣候類(lèi)型和土壤類(lèi)型的反映。世界上的自然帶有緯向的地帶性。對(duì)于我國(guó)來(lái)說(shuō)。南方的樹(shù)種和北方的樹(shù)種就是不同的。不同土壤條件下的植被類(lèi)型也是不同的。以土地利用分類(lèi)為例。我們能知道了某個(gè)地區(qū)大體范圍,就能知道該地區(qū)的大體地物類(lèi)別。再確定了該地區(qū)的所有類(lèi)別的光譜特征,形狀和空間位置特征。然后建立這些特征的數(shù)據(jù)庫(kù),基于人工智能的查詢(xún)和匹配技術(shù)的應(yīng)用。只要把遙感影像輸入計(jì)算機(jī),在數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)匹配相關(guān)的類(lèi)別信息,自動(dòng)就提取出地物類(lèi)別。這就是計(jì)算機(jī)式的查字典分類(lèi)方法。

      3.2 構(gòu)建分類(lèi)方法

      3.2.1 地物類(lèi)別的光譜特征,形狀和空間位置特征信息收集

      我們國(guó)家在氣候自然帶類(lèi)別上分為三大區(qū):東部季風(fēng)區(qū),西北干旱半干旱區(qū),青藏高原區(qū)。東部季風(fēng)區(qū)包含東北,華北和部分黃土高原區(qū),東南丘陵區(qū)。西北干旱半干旱區(qū)包括以賀南山為界的干旱和半干旱的分區(qū)。這些區(qū)的劃分就是基于地理自然要素綜合分類(lèi)的結(jié)果。在每個(gè)區(qū)的植被,土壤,氣候,水文等要素是有區(qū)別的。這是我們首先在范圍上為地物類(lèi)別進(jìn)行區(qū)分。

      世界和我們國(guó)家都建立有遙感衛(wèi)星的輻射校正場(chǎng),用來(lái)進(jìn)行對(duì)遙感圖像的平臺(tái)傳感器和大氣等其他因素對(duì)遙感影像的誤差的校正。我覺(jué)得輻射校正場(chǎng)不光能校正還能獲取準(zhǔn)確的地物光譜信息和其他信息。

      我們?cè)谏鲜鑫覈?guó)自然分區(qū)的的每個(gè)小區(qū)挑選一個(gè)比較特殊的有代表性的范圍做一個(gè)輻射校正場(chǎng)。來(lái)獲取地物信息。在輻射校正場(chǎng)進(jìn)行校正的基礎(chǔ)上得到傳感器,大氣等影響的誤差參數(shù)。然后在輻射校正場(chǎng)分別確定地物類(lèi)別信息。

      1)同一平臺(tái)傳感器的地物類(lèi)別信息獲取

      我們?cè)谳椛湫U龍?chǎng)中設(shè)置各種地物類(lèi)型,然后獲取各種地物的光譜類(lèi)別。比如在傳感器一定條件下,夏天的植被和冬天的植被類(lèi)別光譜信息就可以獲取。

      2)同一天氣狀況下的地物類(lèi)別信息獲取

      比如,晴天,各種傳感器下同一地物的光譜信息獲取。陰天,各種傳感器下同一地物的光譜信息獲取。云多時(shí)的信息獲取。等等的各種條件下的地物類(lèi)別的信息獲取。

      3)同一種地形條件下的各種地物信息獲取

      比如,在高原,山區(qū),平原,丘陵,盆地等地形下,各種天氣狀況下,各傳感器平臺(tái)下的地物信息的獲取。

      4)同一太陽(yáng)光照的條件下的各種地物信息獲取

      比如,早上,中午,下午的各種條件下的信息獲取。不同太陽(yáng)高度角下的。有太陽(yáng)和沒(méi)有太陽(yáng)條件下的等等各個(gè)方面的信息的獲取。

      3.2.2 各種條件下的地物類(lèi)別信息數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)

      把從輻射校正場(chǎng)得到的各種地物信息組織好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),檢查無(wú)誤后,全部導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)。在入庫(kù)時(shí)注意數(shù)據(jù)組織方式要有利于人工智能化的查詢(xún)語(yǔ)言。

      3.3 編寫(xiě)人工智能查詢(xún)語(yǔ)言

      把遙感圖像數(shù)字化存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)后,自動(dòng)與數(shù)據(jù)庫(kù)的信息查詢(xún)匹配,然后可以得出正確的遙感圖像分類(lèi)信息。但是在這個(gè)環(huán)節(jié)中關(guān)鍵是要有合適的人工智能查詢(xún)語(yǔ)言,因此需要采用適合的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能查詢(xún)語(yǔ)言。經(jīng)過(guò)這個(gè)環(huán)節(jié)后基于地物字典的遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)方法就建成了。

      4 結(jié)束語(yǔ)

      基于地物字典的分類(lèi)方法的目的是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)分類(lèi)的簡(jiǎn)單化,智能化和精確化。這只是我的一個(gè)很不成熟的想法。這個(gè)想法中最主要的是建立地物類(lèi)別的信息,這個(gè)工作的工作量非常大。但在技術(shù)層面上說(shuō),因?yàn)橛休椛湫U龍?chǎng)的理論依據(jù),數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的理論依據(jù),人工智能的發(fā)展,所以是可行的。遙感技術(shù)是人們獲取地理信息的重要來(lái)源,應(yīng)用的情景是非常廣闊的。人們會(huì)強(qiáng)烈要求能高效準(zhǔn)確的獲取地物信息,這樣的趨勢(shì)下,該方法可能會(huì)有些用處。但是必須承認(rèn)該方法的實(shí)現(xiàn),是一個(gè)非常困難的事情,它的建立需要好多人的共同努力,工作量非常的大,而且費(fèi)用也是個(gè)問(wèn)題,同時(shí)時(shí)間會(huì)很長(zhǎng)。僅在輻射校正場(chǎng)的各種地物信息的獲取從時(shí)間和工作量上是看,就是令人可畏的。該方法目前只是個(gè)想法,但只要遙感應(yīng)用不停止,這個(gè)想法就可能是大家的共同愿望。希望該想法能給別人一些啟發(fā),為共同的遙感事業(yè)做出一些微不足道的貢獻(xiàn)。

      [1]湯國(guó)安,張友順,劉永梅,等.遙感數(shù)字圖像處理[M].科學(xué)出版社,2004,03.

      [2]梅安新,彭望琭,秦其明,等.遙感導(dǎo)論[M].高等教育出版社,2010,11.

      [3]王占昌.利用決策樹(shù)對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)[J].青??萍?,2005(5):28-32.

      [4]盧玉東,尹黎明,何丙輝,等.利用TM影像在土地利用覆蓋遙感解譯中波段選取研究[J].西南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2005(27)4:79-82.

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      [6]鄧開(kāi)來(lái),孫群,劉新貴.利用影像變化檢測(cè)更新空間數(shù)據(jù)庫(kù)的方法綜述[J].地理空間信息,2008(6)2:43-45.

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