本文關(guān)鍵詞：基于多特征軟概率級聯(lián)的場景級土地利用分類方法

  更多相關(guān)文章： 遙感 分類 土地利用 高分辨率 局部約束線性編碼 支持向量機(jī)

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)高分辨率遙感影像特征的有效組織優(yōu)化,以及提高特征的可判別性,該文提出了基于中層特征學(xué)習(xí)的多特征軟概率級聯(lián)模型實(shí)現(xiàn)場景級土地利用分類。首先,提取影像的密集尺度不變轉(zhuǎn)換特征(dense scale invariant feature transform,DSIFT)、光譜特征(spectral feature,SF)以及局部二值模式特征(local binary pattern,LBP)作為低層特征;然后由局部約束線性編碼(locality-constraint linear coding,LLC)分別對DSIFT特征、SF特征以及LBP特征進(jìn)行稀疏編碼得到3種低層特征的稀疏系數(shù),并結(jié)合空間金字塔匹配(spatial pyramidal matching,SPM)模型、最大空間平滑方法對稀疏系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,獲得影像的中層特征表達(dá);最后,利用SVM分類器,分別對3種低層特征的中層特征表達(dá)進(jìn)行分類,并分別計(jì)算3種低層特征分類的軟概率,級聯(lián)3種特征的軟概率將其作為圖像最終的特征表達(dá),利用SVM分類器進(jìn)行第2次分類得到最終分類結(jié)果。采用UC-Merced Land Use數(shù)據(jù)集對該方法進(jìn)行了驗(yàn)證,試驗(yàn)結(jié)果表明:1)該方法總體精度達(dá)到88.6%,相較于傳統(tǒng)稀疏編碼空間金字塔匹配(sparse coding and spatial pyramidal matching,Sc SPM),局部約束線性編碼(locality-constraint linear coding,LLC)等分類方法,總體精度分別提高了12.7%,9.9%;2)相較于提取單一低層特征的場景分類方法,該文算法更有利于實(shí)現(xiàn)對影像中復(fù)雜且不易區(qū)分的地物的表達(dá),可有效提高土地利用分類精度。
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)土地資源管理系;
【關(guān)鍵詞】： 遙感 分類 土地利用 高分辨率 局部約束線性編碼 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41601480,41201429) 湖北省自然科學(xué)基金資助(2014175083) 對地觀測技術(shù)國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(NO.K201407)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 劉越巖,汪林宇,張斌,門計(jì)林.基于多特征軟概率級聯(lián)的場景級土地利用分類方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(22):266-272.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.22.037 http://www.tcsae.orgLiu Yueyan,Wang Linyu,Zhang Bin,Men Jilin.Scene-level land use classification based o

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4 朱麗云;尹平;王淑偉;謝U，

本文編號：1026098