基于多特征融合的遥感图像分类研究

发布时间：2017-11-09 05:11

  本文关键词：基于多特征融合的遥感图像分类研究

  更多相关文章： 遥感分类 多特征融合 Gist特征 支持向量机 决策树分类

【摘要】：遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容,如何解决多类别遥感影像分类识别并满足一定的精度,是遥感图像研究中的一个关键问题。遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理,达到自动分类识别地物的目的。由于同物异谱及异物同谱现象的存在,计算机遥感影像分类精度受到了较大影响。改进现有分类方法,对地物进行精确提取对国土资源监测及土地利用规划具有十分重要的意义。本文以石家庄市区的TM遥感数据为研究对象,基于纹理特征、光谱特征和空间特征构建多特征影像集,应用最大似然分类法、支持向量机法和决策树分类法对研究区进行了基于多特征融合的分类实验及精度分析。首先,对纹理特征提取方法进行对比和分析,选择了灰度共生矩阵的方差法和Gabor滤波器的Gist特征为纹理特征,利用最佳指数法对二者进行对比,结果表明Gist特征比传统的纹理特征性能更优越;其次,基于遥感影像提取了反映光谱特征的植被指数(NDVI)、缨帽变换分量和主成分分量,并引入数字高程模型表达空间特征。按照特征性质进行随机组合,分析各特征组合下分类样本的J-M距离,构建了最优分类特征组合;最后,对多特征融合遥感图像进行了最大似然和支持向量机分类并基于分类特征构建决策树模型,对地物进行了分层提取。精度分析结果表明,分类特征对遥感分类精度的提高具有积极作用,基于多特征的影像分类精度较之原始影像均有所提高,三种分类方法所得实验结果显示,决策树分类法最优,精度为87.33%,kappa系数为0.8454;其次是支持向量机法,精度为85.33%,kappa系数为0.8047;最后是最大似然法,精度为80.33%,kappa系数为0.7340。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751

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本文编号：1160428