面向高分辨率遥感影像分类的多尺度光谱-空间-语义特征融合

编号 zgly0001606894

文献类型 期刊论文

文献题名 面向高分辨率遥感影像分类的多尺度光谱-空间-语义特征融合

作者 慎利  吴林梅  方灿明 

作者单位 西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室  西南交通大学地球科学与环境工程学院 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2017年05期

年份 2017 

分类号 TP751 

关键词 高分辨率遥感  多特征融合  核函数集成  主题模型  多尺度影像分割 

文摘内容 在核函数集成SVM分类框架下,提出一种融合多尺度光谱-空间-语义特征的高分辨率遥感影像分类方法。首先,以多尺度影像分割集为基础,利用潜狄利克雷分配模型对分割图斑的语义特征进行建模,并结合原始影像的光谱特征以及分割图斑内的空间均值特征,在不同分割尺度下分别开展光谱-空间-语义特征的多核函数融合分类;然后根据多数投票法原则在决策级集成多尺度分类结果,通过最小尺度下的分割影像实现像素级分类结果至面向对象分类结果的转化。不同场景和分辨率数据下开展的实验结果表明,该分类方法能够实现分类结果的自适应平滑分类,并在一定程度上提高建筑物和道路等同谱异物地物的区分能力,分类总体精度由基于光谱特征SVM的66.7%和63.7%提升至86.8%和87.2%。