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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著遙感成像技術(shù)的發(fā)展以及衛(wèi)星可見(jiàn)光、多光譜和高光譜等多源影像成像分辨率的提高,高分辨率的遙感影像已經(jīng)開(kāi)始廣泛運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域,例如軍事、測(cè)繪、地學(xué)、環(huán)境等領(lǐng)域,并發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。采用傳統(tǒng)的基于逐像素的場(chǎng)景分類(lèi)方法處理高分辨率遙感影像時(shí),由于在特征提取時(shí)不能較好的利用同一類(lèi)型地物的空間、結(jié)構(gòu)和形狀等信息,導(dǎo)致最后的分類(lèi)精度很難滿足要求,于是面向?qū)ο蟮倪b感圖像分類(lèi)方法應(yīng)運(yùn)而生。
面向?qū)ο筮b感圖像分類(lèi)包括對(duì)象分割和對(duì)象分類(lèi)兩
2、個(gè)步驟。本文首先介紹了高分辨率遙感圖像分割技術(shù),并著重討論了基于簡(jiǎn)單線性迭代聚類(lèi)的超像素分割算法,該算法可以得到同質(zhì)性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)緊湊的片元對(duì)象,對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行特征提取更能反映典型地物的結(jié)構(gòu)信息和空間拓?fù)潢P(guān)系,可為遙感圖像提供高效可靠的分割策略。
本文提出了一種基于超像素的面向?qū)ο筮b感圖像場(chǎng)景分類(lèi)方法,主要包括典型地物訓(xùn)練樣本的選取、基于SLIC超像素分割、面向?qū)ο蟮湫图y理特征與灰度統(tǒng)計(jì)特征提取、基于支撐向量機(jī)的有監(jiān)督分類(lèi)四個(gè)處理
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