遙感模式分類中的空間統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用——以面向?qū)ο蟮倪b感影像農(nóng)田提取為例
發(fā)布時(shí)間：2017-12-17 14:15
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【摘要】：如何有效地從遙感圖像中提取所需信息,是遙感圖像處理和應(yīng)用的關(guān)鍵,而尺度選擇問題一直是影響遙感信息提取精度的關(guān)鍵問題之一。本文論述了利用空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法解決遙感影像模式分類中的尺度問題的理論基礎(chǔ)。針對(duì)面向?qū)ο笥跋穹治鰡栴},將影響遙感影像多尺度分割的尺度分割參數(shù)概括為空間屬性分割參數(shù)、光譜屬性分割參數(shù)和影像對(duì)象面積閾值參數(shù),并分別提出了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的尺度參數(shù)估計(jì)方法。以SPOT-5影像面向?qū)ο筠r(nóng)田提取為例,基于變異函數(shù)方法進(jìn)行了尺度優(yōu)選試驗(yàn),系列尺度分類試驗(yàn)結(jié)果表明基于空間統(tǒng)計(jì)學(xué)尺度估計(jì)得到的尺度分割結(jié)果進(jìn)行分類能得到最高的精度,進(jìn)而證明了基于空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行面向?qū)ο笮畔⑻崛〕叨裙烙?jì)的有效性。該方法是完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,基本不需要先驗(yàn)知識(shí)參與。不同于以往分割后評(píng)價(jià)的尺度選擇方法會(huì)占用大量計(jì)算資源且耗費(fèi)大量時(shí)間,本文提出的方法不僅能在一定程度上保證面向?qū)ο笮畔⑻崛〉木?而且在一定程度上也提高了面向?qū)ο笮畔⑻崛〉男屎妥詣?dòng)化程度。
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41371347) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2652013084)~~
【分類號(hào)】：P237
【正文快照】： 高精度的遙感信息提取是遙感圖像處理和應(yīng)用的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的中低空間分辨率遙感信息提取,主要采用像元分類方法�；谙裨庾V特征的硬分類不考慮相鄰像元之間的空間相關(guān)性和尺度因素,或者即使有些分類算法融合了紋理特征,其本質(zhì)上考慮了像元之間的空間相關(guān)性和影像特征的尺度，
本文編號(hào)：1300409
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