基于像元形状指数的图像分类——以长春市为例

摘要：

像元形状指数是一种基于像元的空间特征算子,采用像元形状指数(PSI)来描述像元点邻近区域的形状特征,通过中心像元及其邻域相似性描述了中心像元的上下文形状分布,有效地提取了影像中的光谱信息,并取代了原有的光谱特性,弥补了原有光谱特性的不足.像元形状指数对原有图像处理后,利用支持向量机光谱与形状特征融合的算法对处理过的影像进行分类处理.研究结果表明,经像元形状指数变换后的光谱特性更加适合图像分类,且形状和光谱特征的融合可以有效地提高分类的准确性.

关键词：像元形状指数、支持向量机、图像分类、分类精度

所属期刊栏目：42

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2019-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：170-172,176