基于地理加权的k-NN高分辨率遥感影像分类算法改进

编号 zgly0001592842

文献类型 期刊论文

文献题名 基于地理加权的k-NN高分辨率遥感影像分类算法改进

作者 靳志宾  蒲英霞  陈刚  王结臣  马劲松  杨萌萌 

作者单位 南京大学地理与海洋科学学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2013年01期

年份 2013 

分类号 TP751 

关键词 k-NN  空间特征  地理加权模型  GWk-NN 

文摘内容 与中低分辨率相比,高分辨率遥感影像的信息比较丰富,在使用常规k-NN分类方法基于像元进行高分辨率遥感影像分类时会产生大量的椒盐噪声和地物类别错分。根据地理学第一定律,引入地统计模型,将地理权重加入到常规k-NN分类方法中,形成新的地理权重k-NN分类器(Geographically Weighted k-NN,GWk-NN)。该方法首先通过条件概率函数计算出训练样本数据的空间分布特征,然后通过地统计模型对空间分布特征进行拟合,为每种地物选择合适的权重模型,这样既保留了遥感影像中地物的光谱特征,又融入了地物的空间特征,在一定程度上减少甚至消除了椒盐噪声,提高了分类精度。GWk-NN和常规k-NN分类器分析对比表明:GWk-NN分类方法提高了高分辨率影像的分类精度。