论文摘要
全球环境破坏日趋严重,干旱、沙尘暴、洪涝等自然灾害频频发生严重影响了人们的生活、生产、经济发展和社会稳定。为了缓解这些自然灾害,加强水源涵养林的保护和研究变得极为重要。水源林覆盖范围较大,传统的点观测方法很难对其进行全面分析,遥感为有效分析水源林面状信息提供了一种手段。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,将大量的数据信息转换成有用的信息和知识是我们的迫切需要。遥感图像包含了大量的信息,它成为数据挖掘中最具潜力的领域。对研究区遥感多波段图像进行数据挖掘,首先利用小波分析理论与人工神经网络来区分光谱特征相似的林地林木和农田作物,针对遥感灰度图像层次不够丰富,不利于观察和分析,不能完全有效地利用卫星多波段信息,这种弱利用率问题和“同物异谱和同谱异物”现象对分类准确度影响较大问题,基于小波光谱特征和小波纹理特征利用BP神经网络实现地物识别分类,通过比值植被指数和归一化植被指数分析水源林变化;植被覆盖度与不同地表类型对地表温度的影响分析;研究结果表明小波BP神经网络可有效识别光谱相近的林地林木与农田作物,小波纹理BP神经网络地物识别分类方法可明显地提高对“同物异谱和同谱异物”现象严重的农田、林地阳坡、林地阴坡、裸土岩石与水体的识别准确率,识别准确率林地阳坡达89.1%,林地阴坡达88.6%,农田达87.8%,裸土岩石与水体达98.9%以上,总体误识率为6.39%,优于仅依赖光谱信息的最大似然法和BP神经网络法,对丘陵复杂地形遥感图像阳坡和阴坡的区分,可使识别分类规则更具针对性和合理性,提高识别分类准确率。遥感植被指数和植被覆盖度为分析漓江上游水源林覆盖的变化提供了一种有效手段。研究的创新之处在于:提出一种结合小波分析理论、神经网络理论,对遥感图像选取最佳波段、最优小波基、提取小波光谱特征与小波纹理特征,使用BP神经网络对地物进行识别分类的方法。此方法在保证识别分类正确率的前提下提高了遥感灰度图像的利用率,降低了分类成本和计算复杂度。
论文目录
相关论文文献
- [1].遥感图像技术在震后评估中的有效应用分析[J]. 西部探矿工程 2020(02)
- [2].基于内容的遥感图像变化信息检索概念模型设计[J]. 遥感技术与应用 2020(03)
- [3].基于遥感图像的工程建设进度监测及辅助投资决策调研与展望[J]. 中小企业管理与科技(下旬刊) 2020(10)
- [4].地震灾害识别中遥感图像的应用研究[J]. 轻工科技 2019(02)
- [5].关于遥感图像云检测方法研究进展[J]. 数字通信世界 2019(04)
- [6].基于信息聚类的遥感图像分割[J]. 中国矿业大学学报 2017(01)
- [7].于卫星地域遥感图像分割方法研究仿真[J]. 计算机仿真 2017(01)
- [8].基于暗原色先验的遥感图像去雾方法[J]. 光学学报 2017(03)
- [9].航空遥感图像几何校正模型的效果比较[J]. 现代计算机(专业版) 2017(17)
- [10].基于场景语义的遥感图像目标识别[J]. 现代电子技术 2017(11)
- [11].统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究[J]. 舰船科学技术 2017(12)
- [12].关于森林资源二类调查中遥感图像的应用分析[J]. 北京农业 2016(01)
- [13].改进高斯混合模型的遥感图像增强方法[J]. 激光杂志 2016(07)
- [14].试论遥感图像在师范地理教学中的应用[J]. 山西青年 2017(03)
- [15].基于遥感图像增强的海岸线提取方法[J]. 海洋开发与管理 2020(07)
- [16].基于深度学习的城市高分遥感图像变化检测方法的研究[J]. 计算机应用研究 2020(S1)
- [17].改进的基于深度学习的遥感图像分类算法[J]. 计算机应用 2019(02)
- [18].一种加密遥感图像的安全外包搜索方案[J]. 激光与光电子学进展 2019(03)
- [19].基于旋转不变特征的遥感图像飞机目标检测方法[J]. 光子学报 2019(06)
- [20].遥感图像道路提取算法研究[J]. 自动化技术与应用 2018(05)
- [21].基于非下采样轮廓变换与模糊理论的遥感图像增强[J]. 国土资源遥感 2017(03)
- [22].航空遥感图像中道路检测方法研究与仿真[J]. 计算机仿真 2013(09)
- [23].遥感图像边缘检测的不确定性及其处理方法探讨[J]. 遥感信息 2010(06)
- [24].课外遥感图像进入地理课堂的“SWOT”分析[J]. 中学地理教学参考 2015(15)
- [25].基于遥感图像的人工标注系统的设计与实现[J]. 电脑知识与技术 2018(23)
- [26].基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪[J]. 金属矿山 2017(03)
- [27].基于空间域与频域的遥感图像增强算法[J]. 廊坊师范学院学报(自然科学版) 2017(01)
- [28].干旱区遥感图像目视解译的常见问题[J]. 新疆师范大学学报(自然科学版) 2016(01)
- [29].基于约束领域小基团特征的遥感图像定位算法[J]. 科技通报 2013(10)
- [30].基于区域生长算法的彩色遥感图像分割[J]. 广西大学学报(自然科学版) 2011(06)