条件随机场框架下基于随机森林的城市土地利用/覆盖遥感分类

被引：9

作者：

杨耘 ^{[1
,2
]}

徐丽 ^{[3
]}

颜佩丽 ^{[4
]}

机构：

[1] 长安大学地质工程与测绘学院

[2] 长安大学西部矿产资源与工程教育部重点实验室

[3] 长安大学信息工程学院

[4] 西安长庆科技工程有限责任公司

来源：

国土资源遥感 | 2014年 / 26卷 / 04期

关键词：

条件随机场(CRFs); 空间上下文; 随机森林; 高分辨率遥感图像; 土地利用/覆盖分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

摘要：

针对"基于像素的条件随机场(conditional random fields,CRFs)模型能否在m级分辨率的多光谱遥感图像分类中表现良好"的问题,提出了集成图像的光谱、方向梯度直方图和多尺度多方向Texton纹理等多种线索的CRFs模型定义方法。利用上述特征,选择随机森林(random forests,RF)定义CRFs关联势函数;利用特征对比度加权的Potts函数定义CRFs交互势函数,并且建立了多标签的RF-CRFs模型;对该模型进行分项参数训练以及基于图割的α-膨胀算法推理;利用典型城区的Quick Bird多光谱图像进行模型的验证与精度评价。结果表明RF-CRFs模型的分类精度可达82.52%以上,比RF分类器的分类精度提高了3.35%。

引用

页码：51 / 55

页数：5

共 9 条

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