基于紋理及光譜信息融合的遙感圖像分類方法研究.pdf

1、本文研究了一種基于光譜特征及紋理特征融合的遙感圖像分類方法。
　　 在本文設(shè)計(jì)的分類方法中，首先提出了一種新的適用于遙感目標(biāo)分類的目標(biāo)特征——幅度波譜向量，并把該特征和紋理特征進(jìn)行融合，對特征分量進(jìn)行逐點(diǎn)自適應(yīng)加權(quán)，然后設(shè)計(jì)了一種性能良好的具有降維功能的隸屬函數(shù)對目標(biāo)的真實(shí)特征值進(jìn)行投影變換，使其成為模糊特征值。然后，選定分類規(guī)則對目標(biāo)進(jìn)行分類，最后，對分類結(jié)果采用兩種方法進(jìn)行評價(jià)。
　　 對遙感圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，首先用

2、本文提出的方法對不同復(fù)雜程度的仿真圖像進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，并和基于不同特征的分類方法進(jìn)行比較。其次是對融合前后的實(shí)際圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，比較其分類結(jié)果。最后對采用9種不同融合方法得到的圖像用本文提出的方法進(jìn)行分類，比較融合方法的好壞。
　　 通過實(shí)驗(yàn)分析，采用本文提出的方法，即有加權(quán)系數(shù)的特征融合方法，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，用全局評價(jià)的方法進(jìn)行評估，對三類的圖像，總體分類精度為92.60％。而采用未改進(jìn)的方法，即沒有加權(quán)系數(shù)的特征融合方法，其總體分

3、類精度為78.48％；對五類的圖像，用本文提出的方法，即有加權(quán)系數(shù)的特征融合方法，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，用全局評價(jià)的方法進(jìn)行評估，總體分類精度為91.12％，而采用未改進(jìn)的方法，即沒有加權(quán)系數(shù)的特征融合方法，其總體分類精度為90.67％。
　　 對采用9種不同融合方法得到的圖像進(jìn)行分類，其分類結(jié)果明顯好于融合前的圖像。對于三類圖像，融合前圖像的分類精度為90.77％，而采用9種融合方法得到的圖像的平均精度為92.62％；對于五類圖像，融