词袋模型在高分遥感影像地物分类中的应用研究

摘要：

高分辨率遥感影像空间信息丰富,同时也给地物分类带来挑战.故提出一种基于词袋模型的地物分类方法,通过实验讨论词袋模型在这一问题中的适用性.首先在多尺度影像下随机选取场景,通过场景的底层特征聚类建立多尺度视觉词典;然后用视觉单词表达少量标记样本来训练支持向量机;最后用分类器提取典型地物.结果表明,在多尺度词袋模型表达下,研究区分类总体精度达到92.18％,Kappa系数为0.8809.对比实验结果表明,词袋模型和多尺度词袋模型可以有效表达语义特征,从而在少量标记样本下提高分类精度.

关键词：高分遥感影像、词袋模型、地物分类、视觉词典、地物特征提取、样本表达

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.73-34;TP75;TP391

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学青年基金项目;全国统计科学研究项目

在线出版日期：2020-09-24（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：56-59