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融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类
被引:46
|作者:
黄昕
张良培
李平湘
机构:
[1] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
[2] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 湖北武汉430079
来源:
关键词:
像元形状指数;
光谱;
支持向量机;
融合;
高空间分辨率;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP751.1 [数字处理];
学科分类号:
081002 ;
摘要:
提出了一种像元形状指数及基于形状和光谱特征融合的高(空间)分辨率遥感影像分类方法。形状和光谱是遥感影像纹理的具体表现形式,尤其在高分辨率影像中地物细节得到充分表达,相邻像元的关系及其共同表征的形状特性成为分类的重要因素。本文用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,同时为了更全面地利用影像特征,提出了基于支持向量机的形状和光谱融合分类方法。实验证明,该方法计算简便且能有效表达高分辨率影像的地物特征,提高分类精度。
引用
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页码:193 / 200
页数:8
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