發(fā)布時間：2019-04-13 12:37

【摘要】：利用語素向量的形態(tài)描述方法實現(xiàn)地物波譜形態(tài)的參數(shù)化,以不同地物具有不同波譜曲線為地物分類準則,在MATLAB設(shè)計中,實現(xiàn)一種帶通配符的地物波譜曲線形態(tài)差異遙感圖像分類程序,應(yīng)用此程序?qū)Ω吖庾V遙感圖像所得的分類結(jié)果與其他分類方法所得的分類結(jié)果進行對比.結(jié)果說明,此方法可以將地物波譜的波形信息最大限度地保留并利用,進一步解決遙感影像分類中"光譜值"相似及現(xiàn)有的光譜匹配方法受類內(nèi)差異變化影響大的問題,運用Kappa系數(shù)的精度評價證明此方法對高光譜遙感圖像的分類優(yōu)于SVM分類方法.
[Abstract]:The morphological description method of morpheme vector is used to realize the parameterization of spectral morphology of ground objects. In the design of MATLAB, different objects have different spectral curves as the classification criterion of ground objects. A remote sensing image classification program with wildcard for morphological differences of spectral curves of ground objects is implemented. The classification results obtained from hyperspectral remote sensing images are compared with those obtained by other classification methods. The results show that this method can preserve and utilize the waveform information of spectral spectrum of ground objects to the maximum extent, and further solve the problems of similarity of "spectral value" in remote sensing image classification and that the existing spectral matching methods are greatly affected by the variation of intra-class differences. The accuracy evaluation of Kappa coefficient proves that this method is superior to SVM method in the classification of hyperspectral remote sensing images.
【作者單位】： 長江航道測量中心;
【基金】：國家重大科學(xué)研究計劃(2010CB950902) 國家自然科學(xué)基金(41071240)資助
【分類號】：TP751

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2457567