基于像斑空间关系的遥感图像分类

• 作者: 李亮 王凯 舒宁 龚龑
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 马尔科夫随机场 地物类别邻接矩阵 条件迭代 像斑 图像分类
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 77-81
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.01.14

摘要

为充分挖掘遥感图像本身包含的空间关系信息,弥补基于光谱信息的传统图像分类方法的不足,提高分类精度,提出了一种基于像斑空间关系的遥感图像分类方法.通过图像分割获取像斑,利用最大似然法获取初始分类结果,引入马尔科夫随机场对像斑的空间关系予以描述,通过地物的类别邻接矩阵定量地描述各地物类别之间的空间关系,从而对图像的分类结果进行修正,最后采用条件迭代的方法获取最终的图像分类结果,精度较好.实验结果表明,该方法应用于高分辨率遥感图像可取得较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王凯	武汉大学遥感信息工程学院	54	327	10.0	16.0
2	舒宁	武汉大学遥感信息工程学院	106	1587	21.0	35.0
3	李亮	武汉大学遥感信息工程学院	43	222	9.0	13.0
4	龚龑	武汉大学遥感信息工程学院	26	179	8.0	12.0