结合L0平滑和超像素的高空间遥感影像非监督分类

被引：5

作者：

杨泽楠 ^{[1
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黄亮 ^{[1
,2
]}

王枭轩 ^{[1
]}

方留杨 ^{[3
]}

宋晶 ^{[1
]}

机构：

[1] 昆明理工大学国土资源工程学院

[2] 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心

[3] 云南省交通规划设计研究院有限公司

来源：

全球定位系统 | 2019年 / 44卷 / 04期

关键词：

高空间遥感影像; L0平滑; 超像素; 非监督分类; 分类精度;

D O I：

10.13442/j.gnss.1008-9268.2019.04.005

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

070404 [天体测量学];

摘要：

针对基于像元的非监督分类方法对高空间遥感影像分类时易形成"椒盐"噪声和产生大量错分、漏分的问题,提出了一种结合L0平滑和超像素的非监督分类方法.首先采用L0算法对高空间遥感影像进行平滑操作,减少大量图像噪声及冗余信息;然后采用简单的线性迭代聚类(SLIC)超像素方法处理平滑后图像,进一步抑制椒盐现象的同时降低处理复杂度,得到初始聚类图;最后采用K-means非监督分类方法得到最终分类结果图.为验证本文提出的方法,选取3景高空间遥感影像作为实验数据.试验结果表明,采用提出的方法能准确对地物分类,且总体精度分别达到了72.46%、77.55%和78.44%,Kappa系数分别达到0.788、0.779和0.779.提出方法能有效解决分类中存在的"椒盐"现象,可提高分类精度,对高空间遥感影像分类具有一定的参考价值.

引用

页码：33 / 39

页数：7

共 16 条

[1]

高空间分辨率遥感影像语义分割方法研究 [D].