结合空间像素模板和多类 AdaBoost 的高分影像分类

摘要：

高分辨率遥感影像分类是遥感图像理解的基本问题之一，也是许多其他遥感应用的前提。为解决目前基于像素分类方法空间关系描述不足的问题，该文利用空间像素模板构建像素间的空间关系，并结合多类AdaBoost 算法实现高分辨率遥感影像的分类。首先利用过滤式特征选择方法自动生成空间像素模板，进而构建考虑空间关系的多维特征向量，最后利用基于指数损失函数的多类 AdaBoost 方法对多维特征进行分类。对不同场景影像开展实验，结果表明，该文方法利用空间像素模板引入空间信息，可有效实现高分辨率遥感影像分类。与其他方法相比，分类精度显著提高（约20％），能够更好地区分光谱相似地物，同时分类结果“椒盐效应”大大降低，具有良好的空间一致性。

关键词：多类 AdaBoost、空间像素模板、空间信息、高分辨率遥感影像、分类

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划课题2012AA121302；国家科技支撑计划课题2012BAH27B01、2012BAH27B03。

在线出版日期：2015-09-06（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

页码：115-120