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邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。 相似文献
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随着遥感影像数量急剧增加和相关应用的不断扩展,遥感影像的语义检索日渐受到研究者的重视。本文结合遥感影像的特点重点提出遥感影像语义检索框架,并围绕影像语义检索的各关键技术相应地展开一些分析和讨论。这些技术主要包括特征提取、相似性度量、语义标注、高维索引、相关反馈、检索性能评价等。 相似文献
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