词袋模型在高分遥感影像地物分类中的应用研究

发布时间：2023-02-14 16:18

　　高分辨率遥感影像空间信息丰富,同时也给地物分类带来挑战。故提出一种基于词袋模型的地物分类方法,通过实验讨论词袋模型在这一问题中的适用性。首先在多尺度影像下随机选取场景,通过场景的底层特征聚类建立多尺度视觉词典;然后用视觉单词表达少量标记样本来训练支持向量机;最后用分类器提取典型地物。结果表明,在多尺度词袋模型表达下,研究区分类总体精度达到92.18%,Kappa系数为0.880 9。对比实验结果表明,词袋模型和多尺度词袋模型可以有效表达语义特征,从而在少量标记样本下提高分类精度。

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【文章目录】：
0 引言
1 特征表达
    1.1 底层特征计算
    1.2 视觉词典构建
    1.3 词袋特征直方图表达
2 分类器
3 面向高分影像的地物分类模型
4 实验与分析
    4.1 实验数据
    4.2 地物分类结果
    4.3 精度评价
5 结语



本文编号：3742602