基于分块特征点密度的多特征融合遥感图像场景分类

摘要：

随着遥感等对地观测技术的发展,遥感图像分辨率越来越高.相比于中低分辨率遥感图像,高分辨率遥感图像能够提供更详细的地面信息,但各种地物空间结构分布较复杂.本文针对高分辨率遥感图像中不同目标的各种特征有效性不同,及彼此存在互补现象,提出一种分层多特征融合的场景分类方法.该方法首先对图像进行预分类,粗分为特征点分布均匀与不均匀两大类;然后,对分布均匀类别提取颜色直方图特征和Gabor纹理特征,对分布不均匀类别提取Sc-SPM(基于稀疏编码的空间金字塔匹配)特征;最后分别训练支持向量机分类器对测试图像进行分类.在一个2100幅图像构成的大型遥感图像数据库上的实验结果表明,提出的算法比仅用单一特征分类方法的最高精度提高了10％;与其他融合方法相比,提出的方法取得了最高分类精度,达到了90.1％;算法时间复杂度也大为降低.

关键词：高分辨率遥感图像、颜色直方图、纹理特征、ScSPM、多特征融合

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61170200;江苏省重点研发计划社会发展项目BE2015707

在线出版日期：2016-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

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