高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类

摘要：

文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度.

关键词：均值漂移、多特征、分水岭分割、高分一号、面向对象分类

所属期刊栏目：39

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：民用航天“十二五”预先研究项目D040201,Y1K0030044;中国科学院遥感与数字地球研究项目Y4SF010030

在线出版日期：2015-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：91-94,103