高分辨率遥感影像5种面向对象分类方法对比研究

• 作者: 李海涛 林卉 王李娟 邵聪颖 顾海燕
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 面向对象分类 SVM分类 RF分类 DT分类 Bayes分类 隶属度函数分类
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

针对主流的面向对象分类方法在遥感影像处理中的使用范围不明确的问题,以e-Cognition软件平台为基础,处理标准数据集,综合考虑视觉效果、总体精度和用户精度3方面,系统地比较分析了主流的面向对象分类方法在高分辨率影像中的分类效果和精度分析.试验结果表明:使用不同的分类方法均存在混分现象且混分对象不完全一样.在处理同一标准数据集时,隶属度函数分类方法的精度最高但分类速度最慢,Bayes的分类效果最差但操作简单,支持向量机(SVM)、决策树(DT)、随机森林(RF)的分类速度均较快且都有较高的精度,其中SVM分类方法在区分相似性高的对象方面具有明显优势.在选择高分影像分类方法时,要充分考虑分类影像的特征选择从而选择合适的分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海涛		55	1106	19.0	31.0
2	顾海燕		27	498	12.0	22.0
3	林卉	江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院	20	283	10.0	16.0
4	邵聪颖	江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院	7	55	4.0	7.0
5	王李娟	江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院	12	90	5.0	9.0