多特征融合的遥感图像分类

• 作者: 冯钧 刘帅 李士进
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 高分辨率遥感图像 多特征融合 视觉词袋 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 108-115
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6396字
• 语种: 中文

摘要

针对高分辨率遥感图像特点,提出了一种多特征融合的分类方法.该方法首先改进了原始的视觉词袋生成算法;然后,分别提取图像的视觉词袋局部特征、颜色直方图特征以及Gabor纹理特征;最后采用支持向量机进行分类,并对多特征分类结果进行自适应综合.采用一个具有2 100幅图像的大型遥感图像分类公共测试数据集进行分类实验,与仅用单一特征分类方法的最高分类精度相比,本文多特征融合的遥感影像分类方法总体平均分类精度提高了10％,表明本文提出方法是一种有效的高分辨率遥感图像分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯钧	河海大学计算机与信息学院	73	385	12.0	16.0
2	李士进	河海大学计算机与信息学院	47	288	9.0	14.0
3	刘帅	河海大学计算机与信息学院	9	53	3.0	7.0