在利用近地表遙感探測方法對地表信息進行反演時,地表狀態(tài)的不同會導致電磁波傳播方式不同,進而決定了所采取的遙感探測方式、探測波長及探測手段的不同。因此,地表狀態(tài)的識別是進行近地表遙感反演的前提和基礎,其識別的準確率也決定了反演結果的準確度。本文提供了一種改進LBP（local binary pattern）和HSV顏色直方圖相結合的地表狀態(tài)識別算法,通過改進閾值的LBP算法和HSV顏色直方圖提取特征向量并建立判別條件,最后利用K鄰近算法對測試樣本與訓練樣本進行特征匹配,得到識別結果。將野外采集的411張圖片多粗隨機分組為訓練樣本和測試樣本,結果表明206張測試樣本的分類正確率都達98.7%以上,證明了本文算法的有效性。 

【文章來源】：測繪通報. 2020,(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
1 研究方法
    1.1 改進閾值的LBP紋理特征提取算法
    1.2 HSV顏色直方圖顏色特征提取算法
    1.3 K鄰近算法分類
    1.4 結合LBP和HSV的地表狀態(tài)分類
2 試驗結果與分析
3 結語



本文編號：3156260