|
|||||
|
|
| 多尺度下的半自动面向对象SAR影像分类 | |
| 引用本文： | 余洁,刘振宇,燕琴,朱腾.多尺度下的半自动面向对象SAR影像分类[J].武汉大学学报(信息科学版),2013,38(3):253-256,261. |
| 作者姓名： | 余洁 刘振宇 燕琴 朱腾 |
| 作者单位： | 1. 武汉大学遥感信息工程学院,430079;首都师范大学资源环境与地理信息系统北京重点实验室,100048 2. 武汉大学遥感信息工程学院,430079 3. 中国测绘科学研究院,100830 |
| 基金项目： | 国家863计划资助项目(2011AA120404);武汉大学研究生自主科研资金资助项目(201121302020006) |
| 摘 要： | 给出了一种评估不同分割尺度的总分类精度,搜寻最高精度分类结果的半自动面向对象SAR影像分类方法.首先训练像素样本；然后利用分水岭分割SAR数据的幅度影像,基于极化散射特征合并初始分割区域,得到不同尺度下的影像分割结果,利用样本坐标确定分割区域,计算各区域内强度、散射角、熵、反熵以及相干矩阵的最大特征值(λ1)等特征的平均值.将上述平均值作为分类特征以训练对象样本；再利用SSVM执行分类,通过评估不同分割尺度下的分类结果,搜寻最高总分类精度.该方法在减少人为干预的条件下,半自动搜寻到了适合分类的分割尺度,解决了尺度选择问题,实现了面向对象的SAR影像分类.采用该方法对荷兰Flevoland地区的SAR影像进行了实验.结果表明,本文方法的总分类精度达到了93.32％,与基于像素的分类精度(76.52％)相比,精度得到了提高. |
| 关 键 词： | 面向对象 分割尺度 SAR影像分类 SSVM |
Semiautomatic Object-oriented Classification of SAR Images on Multiscale |
|
| YU Jie,LIU Zhenyu,YAN Qin,ZHU Teng.Semiautomatic Object-oriented Classification of SAR Images on Multiscale[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2013,38(3):253-256,261. | |
| Authors: | YU Jie LIU Zhenyu YAN Qin ZHU Teng |
| Institution: | 1(1 School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,129Luoyu Road,Wuhan 430079,China)(2 Beijing Key Laboratory of Resource Environment and Geographic Information System,Capital Normal University,105North Xisanhuan Road,Beijing 100048,China)(3 Chinese Academy of Surveying and Mapping,28West Lianhuachi Road,Beijing 100830,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |