基于引力自组织神经网络的震害遥感影像分类

编号 zgly0001683729

文献类型 期刊论文

文献题名 基于引力自组织神经网络的震害遥感影像分类

作者 黄惠  郑雄伟  孙根云  郝艳玲  张爱竹  容俊  马红章 

作者单位 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院  青岛海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室  中国自然资源航空物探遥感中心  中国石油大学(华东)理学院 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2019年03期

年份 2019 

分类号 P315.9  TP75 

关键词 分形纹理  引力自组织神经网络  高空间分辨率遥感  震害  面向对象分类 

文摘内容 针对高空间分辨率遥感影像震害目标难以识别和提取的问题,结合分形纹理和引力自组织神经网络(gravitational self-organizing map,g SOM),提出了一种新的面向对象分类方法。首先,利用分割算法对原始影像进行初始过分割,得到均质性较好的分割单元,以分割单元作为待处理对象;在此基础上,利用分形纹理描述待分割对象,同时融合光谱特征构建震害目标的特征向量;最后,利用g SOM对分割对象进行聚类,得到聚类结果,并利用一致性函数以最小代价将多样性的聚类结果集成,最终实现快速、自动决策分类。以四川省汶川县震后高空间分辨率遥感影像为实验数据对算法进行定性和定量的评价,结果表明,该算法能够有效地描述复杂的震害目标,既可以保持大面积震害目标的完整性,也可以反映小的震害目标及其细节信息,提高震害影像的自动分类精度。