城镇绿化植物群软分类

编号 zgly0001645447

文献类型 期刊论文

文献题名 城镇绿化植物群软分类

作者 谢军飞  周坚华 

作者单位 北京市园林科学研究院  华东师范大学地理科学学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2018年04期

年份 2018 

分类号 TP751 

关键词 城镇植物群  双季节  BP网络  解模糊  对象邻近分析 

文摘内容 在城镇景观中,场景噪声、阴影遮挡、植物群之间光谱相似等形成的负面影响,使传统的监督分类方法无法满足精度要求。为此,提出一种适用于城镇植物群的软分类方法。在常规BP网络监督分类的基础上,做了3处改进:(1)在特征空间堆叠冬、夏季图像特征,以增加特征空间维度,适应复杂分类。(2)以BP网络软输出集群原型,并据原型中确定成员的信息、递归推测模糊成员的类码,实现软分类。(3)根据软分类对象尺寸、类别、位置和彼此的邻近关系,滤除和吸收噪声图斑;以及将树冠本影补充到树冠对象中,而使植物群对象更完整、准确。MATLAB测试结果显示,在一个由32个描述符(2个季节的描述符堆叠,每个季节16个)组成的特征空间中,使用高空间分辨率卫星真彩色图像,可以对4种主要植物群类别和水体、其他背景分类。与硬分类、单季节的传统方法相比,新方法分类的全局精度(OA)和卡帕系数(κ)平均分别提高30.25%和40.61%。说明该法在城镇植物群遥感自动分类方面具有鲁棒和普适性。