商空间理论下面向对象的遥感影像分类

摘要：

传统的分类方法仅仅基于像素光谱特征,不适合于高分辨率遥感影像.本文提出了一种新的基于商空间理论,面向对象的高分辨率遥感影像分类方法,即综合云模型、模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术.针对决定分类效果的两个因素,影像分割和分类算法,分别做出了一些改进.第一,本文提出了一个自适应的基于云模型的区域增长分割策略.第二,本文提出了一个新的基于商空间理论,结合模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术.从实验结果来看,本文提出的方法,在分割效果上基本能满足人眼的视觉要求,在分类精度上比传统的分类方法有更高的准确性,而且能实现分类过程的自动化.

关键词：商空间、面向对象分类、自适应区域增长、云模型、模糊支持向量机

所属期刊栏目：38

分类号：TP75(遥感技术)

资助基金：国家863计划资助项目;国家支撑计划资助项目2006BAJ09B01

在线出版日期：2011-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：108-114