增大特征空间复杂度的方法——以城镇下垫面遥感分类为例

编号 zgly0001640133

文献类型 期刊论文

文献题名 增大特征空间复杂度的方法——以城镇下垫面遥感分类为例

作者 任浙豪  周坚华 

作者单位 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03期

年份 2018 

分类号 TP751 

关键词 城镇下垫面  邻域  多尺度  多态密度维  遥感 

文摘内容 在城镇复杂场景中对下垫面做遥感分类,通常要求分类特征空间具有相应的复杂度。增加特征空间维数(即增加描述符的数量),并保持各特征维之间的独立性,是满足这种复杂度的主要方法。为此,提出了3种增加特征空间复杂度的方法。它们对现有基础描述符做扩展,并保证扩展者与原描述符彼此独立,这3种方法是:(1)邻域标准差权值。即对某基础描述符,以若干指定尺度邻域的灰度标准差作为中心像素权重,构成多尺度层;然后将这些尺度层按照一定规则组合,构成描述符扩展。它提取并组合不同尺度层信息,改善了描述符的表征能力;(2)多尺度纹元组合。以若干尺度的结构元素提取不同尺寸的亮、暗细节,以表征不同尺度的纹元,并以不同尺度的细节密度构成多尺度层;然后将这些尺度层单独使用,形成对基础细节密度描述符的扩展。它表征了不同地物在不同尺度层中的粗糙度;(3)多态密度维。在由若干基础描述符构成的特征空间里,以邻域元素的多特征相似性为测度,构成密度维,通过改变基础描述符的组合,形成多态密度维,实现对单一密度维的扩展,从而综合了多描述符的信息。精度验证表明:在不增加基础描述符数量的情况下,依靠这3种扩展增加特征空间维数,全局精度平均提高7.86%,同时计算复杂度无明显增大。