發(fā)布時間：2018-04-04 14:42

  本文選題：地理國情監(jiān)測　切入點：地表覆蓋信息提取　出處：《應(yīng)用科學(xué)學(xué)報》2016年04期

【摘要】：針對地理國情監(jiān)測中地表覆蓋信息的提取,提出了一種基于條件隨機場的高分辨率遙感影像自動分類方法.與面向?qū)ο蟮膫鹘y(tǒng)分類方法不同,該方法基于概率圖模型分別計算像素級和對象級的勢函數(shù),以及像素與它所屬對象之間的層間勢函數(shù),將所得勢函數(shù)統(tǒng)一到一個CRF模型中進行圖割求解.該方法較充分地表達了像素與對象之間的關(guān)系,從而降低了對象分割誤差傳遞對影像分類結(jié)果的影響.以"高分1號"遙感影像為實驗數(shù)據(jù),借鑒地理國情普查中地表覆蓋分類體系進行實驗驗證.分類總體精度和平均精度分別達到91.08%和86.95%,遠高于基于面向?qū)ο蟮姆诸惤Y(jié)果.
[Abstract]:An automatic classification method of high resolution remote sensing images based on conditional random field is proposed for the extraction of ground cover information in the monitoring of geographical conditions.Different from the traditional object-oriented classification method, based on the probabilistic graph model, the potential functions at pixel level and object level are calculated, respectively, and the interlayer potential functions between pixels and objects to which they belong are calculated, respectively.The obtained potential function is unified into a CRF model for graph cutting solution.The relationship between pixels and objects is fully expressed, and the effect of object segmentation error transmission on image classification results is reduced.Taking the remote sensing image of "Gao Fen 1" as experimental data, the classification system of ground cover in the survey of geographical conditions is used for reference.The total and average accuracy of classification are 91.08% and 86.95% respectively, which is much higher than that of object-oriented classification.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;北京吉威時代軟件股份有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.41101410)資助
【分類號】：TP751

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本文編號：1710403