结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

被引：20

作者：

林雪 ^{[1
]}

彭道黎 ^{[1
]}

黄国胜 ^{[2
]}

王雪军 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京林业大学林学院

[2] 国家林业局调查规划设计院

来源：

测绘工程 | 2016年 / 25卷 / 07期

关键词：

多尺度纹理特征; 面向对象分类; 高分一号;

D O I：

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2016.07.005

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。

引用

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页数：6

共 12 条

[1] 面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取 [J].