融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类

发布时间：2017-08-20 02:02

  本文关键词：融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类

  更多相关文章： 谱内特征 谱间特征 主成分分析法 直方图 G统计量

【摘要】：传统影像分类方法仅利用灰度、纹理等谱内特征,未能充分利用谱间特征,针对这一不足,本文提出一种融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对遥感影像进行变换,提取前两个主分量作为变换后的数据;通过影像分割方法获取像斑,选取训练样本像斑;利用灰度直方图与联合灰度直方图分别表达像斑的谱内特征与谱间特征,采用G统计量度量直方图距离,依据距离倒数加权计算像斑的谱内概率与谱间概率,依据加权组合谱内概率与谱间概率构建联合概率,在联合概率最大基础上获取影像分类结果。在Quick Bird遥感影像上的实验结果表明了本文方法的有效性,总体分类精度与kappa系数分别达到了90.0%和86.7%。
【作者单位】： 四川省第三测绘工程院;
【关键词】： 谱内特征 谱间特征 主成分分析法 直方图 G统计量
【基金】：测绘地理信息公益性行业科研专项经费资助项目(201512026) 数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目(DM2016SC04) 四川测绘地理信息局科技支撑项目(J2014ZC12;J2014ZC16)资助
【分类号】：P237
【正文快照】： 0引言遥感影像分类是依据地物特征及判别准则确定地物类别属性的过程,在专题信息提取[1]、土地覆盖分类[2]、地形图更新[3]等领域应用广泛。遥感影像分类在特征空间中进行。依据是否利用地物的光谱特性,影像特征可以划分为谱内特征和谱间特征两类。谱内特征是在单一波段上提取

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本文编号：704036