基于像斑直方图G统计量的遥感影像分类

发布时间：2017-08-21 23:30

  本文关键词：基于像斑直方图G统计量的遥感影像分类

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【摘要】：为了充分利用像斑的光谱特征,提出一种基于像斑直方图G统计量的影像分类方法。通过多尺度影像分割获取像斑,选择合适的训练样本像斑;依据像斑的光谱属性,自适应地设定光谱直方图的灰度级,提取像斑的光谱直方图;采用G统计量度量测试像斑与各训练样本像斑光谱直方图间的距离,用来表达像斑光谱特征的异质性;利用最小距离分类器获得影像分类结果。遥感影像分类实验结果表明,该方法能有效提高影像的分类精度。
【作者单位】： 四川省第三测绘工程院;
【关键词】： 像斑 直方图 G统计量 最小距离 影像分类
【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);“川南经济区交通网络综合研究——以泸州市为例”(编号:GC201509) 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“基于遥感影像的矢量图更新关键技术研究”(编号:DM2016SC04)共同资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言遥感影像分类是以遥感影像为数据源,利用分类器将影像中像元划分为对应地物类别[1],在土地覆盖分类[2-3]、土地覆盖变化检测[4-5]和专题信息提取[6-7]等领域得到广泛应用。经典的遥感影像分类器有最小距离分类器[8]、贝叶斯分类器[9]、支持向量机分类器[10]和神经网络分

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1 陈涛,司锡才;基于直方图的模糊最大指数熵图像分割方法[J];哈尔滨工程大学学报;2004年04期

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本文编号：715799