本文選題：遙感影像 + 特征向量��； 參考：《計算機工程與應用》2017年16期

【摘要】：為了實現高分辨率遙感影像自動分類及進一步提高非監(jiān)督分類的精度和效率,提出了一種訓練樣本自動選取的面向對象自動分類方法。首先利用均值漂移算法對遙感影像進行分割,獲取同質性分割單元;然后對分割對象進行多特征(光譜特征、紋理特征和形狀特征)提取,基于特征向量的幾何距離進行訓練樣本自動選擇,進而利用支持向量機分類器得到分類結果。實驗研究表明,提出的面向對象自動分類算法不但可以利用影像對象豐富的特征信息,而且較好地避免了"椒鹽現象",使自動分類的精度和效率得到較大提升。
[Abstract]:In order to realize automatic classification of high-resolution remote sensing images and improve the accuracy and efficiency of unsupervised classification, an object-oriented automatic classification method for automatic selection of training samples is proposed. First, the mean shift algorithm is used to segment the remote sensing image, and the homogeneous segmentation unit is obtained. Then, the segmentation object is extracted with multiple features (spectral feature, texture feature and shape feature). The training samples are automatically selected based on the geometric distance of the feature vector, and then the classification results are obtained by using the support vector machine classifier. The experimental results show that the proposed object-oriented automatic classification algorithm can not only make use of the rich feature information of image objects, but also avoid the "salt and pepper phenomenon", so that the accuracy and efficiency of automatic classification can be greatly improved.
【作者單位】： 江蘇師范大學測繪學院;山東省第一地質礦產勘查院;
【基金】：國家自然科學基金(No.41401397) 江蘇省自然基金青年項目(No.BK20140237)
【分類號】：TP751

【參考文獻】

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【共引文獻】

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