基于超像素的面向?qū)ο筮b感圖像分類方法研究.pdf

1、隨著遙感成像技術(shù)的發(fā)展以及衛(wèi)星可見光、多光譜和高光譜等多源影像成像分辨率的提高,高分辨率的遙感影像已經(jīng)開始廣泛運用到各個領(lǐng)域,例如軍事、測繪、地學(xué)、環(huán)境等領(lǐng)域,并發(fā)揮著越來越重要的作用。采用傳統(tǒng)的基于逐像素的場景分類方法處理高分辨率遙感影像時,由于在特征提取時不能較好的利用同一類型地物的空間、結(jié)構(gòu)和形狀等信息,導(dǎo)致最后的分類精度很難滿足要求,于是面向?qū)ο蟮倪b感圖像分類方法應(yīng)運而生。
　　面向?qū)ο筮b感圖像分類包括對象分割和對象分類兩

2、個步驟。本文首先介紹了高分辨率遙感圖像分割技術(shù),并著重討論了基于簡單線性迭代聚類的超像素分割算法,該算法可以得到同質(zhì)性強、結(jié)構(gòu)緊湊的片元對象,對這些對象進行特征提取更能反映典型地物的結(jié)構(gòu)信息和空間拓撲關(guān)系,可為遙感圖像提供高效可靠的分割策略。
　　本文提出了一種基于超像素的面向?qū)ο筮b感圖像場景分類方法,主要包括典型地物訓(xùn)練樣本的選取、基于SLIC超像素分割、面向?qū)ο蟮湫图y理特征與灰度統(tǒng)計特征提取、基于支撐向量機的有監(jiān)督分類四個處理