面向对象的航空高光谱图像混合分类方法
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 李雪轲1; 王晋年1; 张立福1; 杨杭1; 刘凯1 |
| 发表日期 | 2014 |
| 关键词 | 航空高光谱 面向对象图像分类 支持向量机(SVM) |
| ISSN号 | 1560-8999 |
| 摘要 | 传统的高光谱分类通常仅考虑单一像元的光谱或纹理特征,分类后容易出现地物破碎的现象。鉴于此,本文提出了一种面向对象的混合分类方法,将面向对象的分割结果与传统的像元级分类结果进行有机融合,充分利用对象的光谱特征和空间结构特征。在此基础上,引入了2种具体的混合分类方法,即多尺度分割的SVM分类和多波段分水岭分割的SVM分类。前者将地物光谱的可变性进行弱化处理,转化为多尺度均质对象单元进行分类;后者融入了地物的空间信息和形态学特征,对分割得到的同质区域进行分类。将这2种分类方法应用于航空高光谱数据,实验结果表明:面向对象的混合分类方法的总体精度分别为92.63%和96.13%,与传统的像元级分类法相比,分别提高了10.14%和13.64%,有效地解决了分类后地物的破碎现象。 |
| 出处 | 地球信息科学学报
 |
| 期 | 6页:941-948 |
| 收录类别 | 其他 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/39817]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_历年回溯文献 |
| 作者单位 | 1.中国科学院遥感与数字地球研究所 2.中国科学院大学 3.中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李雪轲,王晋年,张立福,等. 面向对象的航空高光谱图像混合分类方法. 2014. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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