基于最优特征空间的震后损毁建筑物信息提取研究

基于传统面向对象方法,提出了一种基于最优特征空间的损毁建筑物信息提取方法。采用ESP(Estimate of Scale Parameter)工具对图像进行最优尺度分割,之后通过选取样本,计算各类地物距离矩阵和最小分离距离寻求最优特征空间,最后运用最优特征空间对震后损毁建筑物影像进行提取实验,在QuickBird影像中提取总体精度达到了83.1%, Kappa系数达到了0.813,在无人机影像中提取总体精度为92.9%, Kappa系数达到了0.940。本文建立的提取方法与传统分类决策树方法相比,其提取精度和效率都有较大提高,在损毁建筑物信息提取方面具有较好的推广价值。

基于最优特征矢量子空间的雷达目标识别

针对雷达特征子空间距离像识别中存在的如何选择特征基的困难,提出了一种基于最优特征矢量子空间的雷达距离像识别方法。该方法首先对原数据样本进行特征提取变换,再采用遗传算法选取最优特征矢量,由此组成最优子空间。通过对三种不同类型飞机实测回波数据进行识别,并与经典特征子空间法的对比实验,表明该方法的有效性。

基于特征选择的皮肤检测混合颜色空间的选取

通过特征选择的方法解决皮肤检测过程中颜色空间的选取问题,针对现有基于互信息的特征选择方法的不足,提出了改进方法：1）使用互信息缩小特征选择范围,然后选择使分类效果最佳的特征子集;2）尝试多种可能的特征子集初始化方案,然后选择其中最优的方案.实验结果和对比分析表明,使用改进后的特征选择方法得到的混合颜色空间,其皮肤检测效果优于传统颜色空间和已有混合颜色空间.

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明:(1)利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;(2)通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;(3)基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。