高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类

被引：37

作者：

刘书含 ^{[1
]}

顾行发 ^{[1
]}

余涛 ^{[1
]}

王珂 ^{[2
]}

张周威 ^{[1
]}

鞠颂 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感与数字地球研究所

[2] 河海大学地球科学与工程学院

来源：

测绘科学 | 2014年 / 39卷 / 12期

关键词：

均值漂移; 多特征; 分水岭分割; 高分一号; 面向对象分类;

D O I：

10.16251/j.cnki.1009-2307.2014.12.030

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类。以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度。

引用

页码：91 / 94+103 +103

页数：5

共 11 条

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