基于共享特征的高分辨率遥感影像多级分类

摘要：

高分辨率遥感影像细节丰富，具有类内差异大、类间差异不明显的特点。为此，模拟人的目视解译方式，提出一种基于共享特征的多级二叉树分类算法，把多类分类问题划分为多个两类分类问题，每级两类分类都提取共享特征，仅解译一类目标，已解译的类别不再参加后面的分类，利用这样的逐步淘汰机制完成一幅遥感影像的全部解译。实验结果表明，与K近邻、支持向量机等其他多类分类算法相比，该算法具有更高的分类精度。

关键词：共享特征、二叉树多级分类算法、GentleBoost算法、二分分类器、面向对象分类、高分辨率遥感影像

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“973”计划基金资助项目2012CB719903；国家自然科学基金资助项目41071256；国家自然科学青年基金资助项目41101386；博士点基金资助项目20090073110018；上海交通大学理工交叉基金资助项目X198144

在线出版日期：2013-12-04（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：254-257,263