利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别

被引：7

作者：

施蓓琦 ^{[1
,2
]}

刘春 ^{[1
,3
]}

陈能 ^{[2
]}

孙伟伟 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 同济大学测量与国土信息工程系

[3] 不详

[4] 上海师范大学城市信息研究中心

[5] 现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室

[6] 不详

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2012年 / 08期

关键词：

3D-Gabor滤波; 高光谱遥感影像; 居民地; 信息提取;

D O I：

10.13203/j.whugis2012.08.015

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

高光谱影像具有丰富的光谱和空间结构信息,传统的基于光谱特征的分割方法易使分割区域过于细碎,从而降低了居民地信息提取的精度。尝试将纹理信息引入到特征空间,以提高信息识别、提取的精度。纹理信息采用多尺度3D-Gabor滤波器对经过特征选择后的高光谱影像进行滤波,进一步计算纹理能量和纹理特征,然后利用多特征聚类实现图像的初步分割,最终通过形态学方法获取影像中的居民地信息。实验表明,基于3D-Gabor滤波的方法能有效地识别、提取高光谱影像中的居民地信息。

引用

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