本文關(guān)鍵詞：領(lǐng)域知識輔助下基于多尺度與主方向紋理的遙感影像土地利用分類

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【摘要】：基于灰度共生矩陣(GLCM)的紋理特征在影像空間分析中具有重要作用,提出了一種在領(lǐng)域空間知識輔助下構(gòu)建GLCM多尺度窗口與主方向權(quán)值的方法,從而提高紋理特征的有效性,并解決影像土地利用分類中存在的不確定性問題。為此,根據(jù)人類目視解譯的特點,對GIS與RS數(shù)據(jù)進行集成計算:首先,在圖像配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,利用經(jīng)典的GIS空間數(shù)據(jù)挖掘算法,漸近式地提取領(lǐng)域形態(tài)知識;接著,采用關(guān)聯(lián)分析法建立其與GLCM構(gòu)造因子之間的響應(yīng)機制,并設(shè)計了基于地類形狀指數(shù)的多尺度窗口建立算法,以及基于地類主方向分布指數(shù)的方向權(quán)值測度算法。試驗結(jié)果表明,領(lǐng)域形態(tài)知識與GLCM空間因子之間具有強相關(guān)關(guān)系,該方法提取出的紋理特征可以描述復(fù)雜地物的空間意義,算法復(fù)雜度低,性能優(yōu)越,有效提高了影像土地利用分類的精度。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41301377)~~
【分類號】：P237
【正文快照】： 高分辨率遙感影像有著豐富的紋理信息,對紋理特征描述準(zhǔn)確,可以有效區(qū)分復(fù)雜的土地利用類別。從統(tǒng)計學(xué)的角度出發(fā),最有代表性的紋理特征提取算法是灰度共生矩陣算法(grey levelco-occurrence matrix,GLCM)[1-2],它建立在特定范圍、特定方向的灰度頻數(shù)聯(lián)合概率之上,可以計算出，

本文編號：1211879