样本自适应多特征加权的高分辨率遥感图像分类

摘要：

高分辨率遥感影像能够提供丰富的地物细节,但各种地物空间分布复杂,同类目标呈现出较大的光谱异质性,给传统模式识别分类器带来极大的挑战.提出了一种样本自适应多特征加权的遥感图像分类方法.常见的多特征组合分类器来能充分利用各种特征之间的局部相关性,提出通过分析测试样本局部特征相关性,探究各个特征在不同样本的分类中所占权重的不同,据此对不同分类器进行自适应加权.在一个大型遥感图像数据库上的实验结果表明,不同特征在遥感图像中对不同样本的分类作用是不同的,样本自适应特征加权法将平均分类精度从78.3％提高到90％.

关键词：遥感图像分类、自适应加权、特征组合、多分类器

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61170200,61370091

在线出版日期：2014-03-19（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：107-110