發(fā)布時(shí)間：2018-09-03 06:28

【摘要】：針對(duì)光譜紋理特征分類方法的不足,提出了一種融合空間關(guān)系的遙感圖像分類方法。利用直方圖提取像斑特征,采用G統(tǒng)計(jì)量構(gòu)建單像斑概率,通過迭代統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算地物類別鄰接概率,利用地物類別鄰接概率表達(dá)像斑鄰域概率,加權(quán)組合單像斑概率與像斑鄰域概率構(gòu)建像斑聯(lián)合概率,依據(jù)最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則獲取圖像分類結(jié)果。在QucikBird圖像上的試驗(yàn)結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的光譜紋理分類方法相比,該方法能夠提高圖像分類的精度;整體分類精度與Kappa系數(shù)分別提高了1.5%和2.1%。
[Abstract]:Aiming at the shortage of spectral texture feature classification method, a remote sensing image classification method combining spatial relationship is proposed. Using histogram to extract the feature of image spot, using G statistic to construct the probability of single image spot, calculating the probability of object category contiguity by iterative statistical method, and using the probability of object class adjacency to express the probability of image spot neighborhood. The joint probability of image spot is constructed by weighted combination single spot probability and image spot neighborhood probability, and the result of image classification is obtained according to the maximum a posteriori probability criterion. The experimental results on QucikBird images show that compared with the traditional spectral texture classification method, this method can improve the accuracy of image classification, the overall classification accuracy and the Kappa coefficient are improved by 1.5% and 2.1%, respectively.
【作者單位】： 四川省第三測(cè)繪工程院;
【基金】：測(cè)繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)“衛(wèi)星遙感與地面?zhèn)鞲芯W(wǎng)一體化的湖泊流域地理國(guó)情監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究”(編號(hào):201512026) 數(shù)字制圖與國(guó)土信息應(yīng)用工程國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目“基于遙感影像的矢量圖更新關(guān)鍵技術(shù)研究”(編號(hào):DM2016SC04)共同資助
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2219178