面向对象影像分类中基于最大化互信息的特征选择

编号 zgly0001595682

文献类型 期刊论文

文献题名 面向对象影像分类中基于最大化互信息的特征选择

作者 吴波  朱勤东  高海燕  周小成 

作者单位 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2009年03期

年份 2009 

分类号 TP751 

关键词 互信息  特征选择  面向对象分类  高分辨 

文摘内容 高分辨率影像面向对象分割后产生了大量的光谱、形状以及纹理特征,如何抽取出最佳特征子集是遥感影像识别的重要问题。本文利用最大化互信息统计独立准则抽取最优特征子集,提高了面向对象遥感影像分类精度。基本过程包含以下3个方面:首先,利用eCoginition软件对高分辨遥感影像进行对象分割;然后,基于互信息最大关联、最小冗余准则(mRMR)获取优选的特征子集;最后,基于支持向量机分类器完成影像分类。以福建省漳州市QuickBird数据为例的实验表明,该方法能够有效提高遥感影像的分类精度,平均误分率降低了约4%。