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| 面向对象的航空高光谱图像混合分类方法 | |
| 引用本文： | 李雪轲,王晋年,张立福,杨杭,刘凯.面向对象的航空高光谱图像混合分类方法[J].地球信息科学,2014(6). |
| 作者姓名： | 李雪轲 王晋年 张立福 杨杭 刘凯 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院遥感与数字地球研究所，北京100101; 中国科学院大学，北京100049 2. 中国科学院遥感与数字地球研究所,北京,100101 3. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41371362、41272364、41201348)。 |
| 摘 要： | 传统的高光谱分类通常仅考虑单一像元的光谱或纹理特征,分类后容易出现地物破碎的现象。鉴于此,本文提出了一种面向对象的混合分类方法,将面向对象的分割结果与传统的像元级分类结果进行有机融合,充分利用对象的光谱特征和空间结构特征。在此基础上,引入了2种具体的混合分类方法,即多尺度分割的SVM分类和多波段分水岭分割的SVM分类。前者将地物光谱的可变性进行弱化处理,转化为多尺度均质对象单元进行分类;后者融入了地物的空间信息和形态学特征,对分割得到的同质区域进行分类。将这2种分类方法应用于航空高光谱数据,实验结果表明:面向对象的混合分类方法的总体精度分别为92.63%和96.13%,与传统的像元级分类法相比,分别提高了10.14%和13.64%,有效地解决了分类后地物的破碎现象。 |
| 关 键 词： | 航空高光谱 面向对象图像分类 支持向量机(SVM) |
A Hybrid of Object-based and Pixel-based Classification Method with Airborne Hyperspectral Imagery |
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| LI Xueke,WANG Jinnian,ZHANG Lifu,YANG Hang,LIU Kai.A Hybrid of Object-based and Pixel-based Classification Method with Airborne Hyperspectral Imagery[J].Geo-information Science,2014(6). | |
| Authors: | LI Xueke WANG Jinnian ZHANG Lifu YANG Hang LIU Kai |
| Abstract: | |
| Keywords: | airborne hyperspectral imagery object-based Support Vector Machines (SVM) |
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