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| 融合时间特征的高分辨率遥感影像分类 | |
| 摘 要： | 为了充分利用历史矢量数据,并考虑地物类别的时间关联,提出了一种融合时间特征的高分辨率遥感影像分类方法。将历史时期矢量数据与新时期遥感影像相结合,利用二次分割获取像斑,通过支持向量机(support vector machine,SVM)算法获取像斑类别及像斑的单时期后验概率;依据历史时期及新时期像斑类别属性的关联,获取定量表达时间特征的地物类别转移概率;加权组合像斑的单时期后验概率与转移概率,采用迭代方法获取影像最终分类结果。在Quick Bird影像上的实验表明,该方法能够有效引入时间特征及先验知识,提高影像分类的精度。 |
Classification of high spatial resolution remotely sensed images by temporal feature fusion |
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