基于灰度共生矩阵的图像纹理特征地物分类应用

针对传统遥感影像分类方法的分类精度不高,在分析图像的光谱信息的基础上,对基于灰度共生矩阵的纹理特征在地物分类中的应用进行了研究。本研究利用原始图像进行主成分分析后的前两个主成分,经过编程运算,提取了基于灰度共生矩阵方法的不同测度的纹理特征,将提取的纹理特征作为新的波段,与原始波段进行组合,再对组合图像进行监督分类,探索了利用纹理特征进行地物分类的可行性,并将分类结果与最大似然法分类结果进行定性和定量比较分析。结果表明,综合了纹理特征和光谱特征的地物分类方法,能够有效地提高地物分类精度,证明了基于纹理特征的遥感影像分类的有效性。