多特征融合的遥感图像分类

摘要：

针对高分辨率遥感图像特点,提出了一种多特征融合的分类方法.该方法首先改进了原始的视觉词袋生成算法;然后,分别提取图像的视觉词袋局部特征、颜色直方图特征以及Gabor纹理特征;最后采用支持向量机进行分类,并对多特征分类结果进行自适应综合.采用一个具有2 100幅图像的大型遥感图像分类公共测试数据集进行分类实验,与仅用单一特征分类方法的最高分类精度相比,本文多特征融合的遥感影像分类方法总体平均分类精度提高了10％,表明本文提出方法是一种有效的高分辨率遥感图像分类方法.

关键词：高分辨率遥感图像、多特征融合、视觉词袋、支持向量机

所属期刊栏目：29

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;江苏省科技支撑计划BE2012179

在线出版日期：2014-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：108-115