结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取

被引：30

作者：

慎利 ^{[1
]}

唐宏 ^{[2
]}

王世东 ^{[1
,3
,4
]}

张露 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京师范大学资源学院

[2] 北京师范大学减灾与应急管理研究院

[3] 河南理工大学测绘与国土信息工程学院

[4] 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室

来源：

测绘学报 | 2013年 / 42卷 / 03期

关键词：

空间像素模板; 高分辨率遥感影像; Adaboost算法; 河流提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

充分有效地利用像素间的空间关系,是提高高分辨率遥感影像解译精度的关键之一。提出一种空间像素模板来获取空间邻域关系,并结合Adaboost集成学习算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先,基于过滤式特征选择方法自动生成像素模板,继而构建多维特征向量,然后利用Adaboost算法实现多特征的加权集成利用提取河流。相关试验结果表明,本文提出的方法河流提取结果面向对象特征显著,并且能够较好地将与河流具有光谱重叠的其他地物区分开。

引用

页码：344 / 350

页数：7

共 12 条

[1] MRF框架下的区域增长模型在城镇识别中的应用 [J].