基于词对主题模型的中分辨率遥感影像土地利用分类

• 作者: 丁远 刘凤臣 李杨 邵华
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土地利用 遥感 模型 概率主题模型 中空间分辨率 遥感影像分类 词对主题模型
• 年，卷（期）: 2016,（22）
• 所属期刊栏目: 土地整理工程
• 页码范围: 259-265
• 页数: 7页
• 分类号: S127|TP79
• 字数: 7188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.22.036

摘要

利用遥感影像数据进行土地利用/覆被分类是多学科共同关注的热点问题，但传统自动分类方法仍然难以满足应用需求，以隐狄利克雷分配模型（latent dirichlet allocation，LDA）为代表的概率主题模型能够建立底层特征和高层语义之间的桥梁，近年来也被引入了遥感影像分析领域，但多集中于针对高空间分辨遥感影像的分析。该文分析了一般概率主题模型在遥感影像空间分辨率降低后面临的问题，在此基础上借鉴词对主题模型（biterm topic model，BTM）对单词稀疏文档的推理能力，将其引入中空间分辨率遥感影像的分类中，并提出使用空间相邻的视觉单词对作为模型的观测数据。试验结果表明，BTM模型的分类性能优于LDA模型，并且使用空间相邻视觉单词对可以比标准BTM模型使用更少的观测数据，取得更高的分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李杨	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	25	156	7.0	12.0
3	刘凤臣	南京工业大学测绘科学与技术学院	3	6	2.0	2.0
4	丁远	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	4	29	3.0	4.0
6	邵华	南京工业大学测绘科学与技术学院	3	18	3.0	3.0