融合时间特征的高分辨率遥感影像分类

发布时间：2017-10-06 05:19

  本文关键词：融合时间特征的高分辨率遥感影像分类

  更多相关文章： 矢量数据 遥感影像分类 像斑 支持向量机 时间特征 转移概率

【摘要】：为了充分利用历史矢量数据,并考虑地物类别的时间关联,提出了一种融合时间特征的高分辨率遥感影像分类方法。将历史时期矢量数据与新时期遥感影像相结合,利用二次分割获取像斑,通过支持向量机(support vector machine,SVM)算法获取像斑类别及像斑的单时期后验概率;依据历史时期及新时期像斑类别属性的关联,获取定量表达时间特征的地物类别转移概率;加权组合像斑的单时期后验概率与转移概率,采用迭代方法获取影像最终分类结果。在Quick Bird影像上的实验表明,该方法能够有效引入时间特征及先验知识,提高影像分类的精度。
【作者单位】： 四川省第三测绘工程院;
【关键词】： 矢量数据 遥感影像分类 像斑 支持向量机 时间特征 转移概率
【基金】：测绘地理信息公益性行业科研专项“卫星遥感与地面传感网一体化的湖泊流域地理国情监测关键技术研究”(编号:201512026) 四川省地理国情监测工程技术研究中心资助项目“基于时序遥感影像的土地利用变化检测方法研究”(编号:GC201506) 四川省测绘地理信息局科技计划项目“基于Web的四川省地理国情监测数据成果展示方法与实现”(编号:J2014ZC16)共同资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言遥感影像分类是通过地物特征及判别法则确定影像中地物类别属性的过程[1],广泛应用于土地覆盖分类、信息提取[2-3]、变化监测[4]等领域。随着传感器技术的不断发展,遥感影像的空间分辨率越来越高。面向对象的方法是高分辨率遥感影像分类中一种重要的方法[5-10],可以有效

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本文编号：980931