城镇绿化植物群软分类

• 作者: 周坚华 谢军飞
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 城镇植物群 双季节 BP网络 解模糊 对象邻近分析
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 721-730
• 页数: 10页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.4.0721

摘要

在城镇景观中,场景噪声、阴影遮挡、植物群之间光谱相似等形成的负面影响,使传统的监督分类方法无法满足精度要求.为此,提出一种适用于城镇植物群的软分类方法.在常规BP网络监督分类的基础上,做了3处改进:①在特征空间堆叠冬、夏季图像特征,以增加特征空间维度,适应复杂分类.②以BP网络软输出集群原型,并据原型中确定成员的信息、递归推测模糊成员的类码,实现软分类.③根据软分类对象尺寸、类别、位置和彼此的邻近关系,滤除和吸收噪声图斑;以及将树冠本影补充到树冠对象中,而使植物群对象更完整、准确.MATLAB测试结果显示,在一个由32个描述符(2个季节的描述符堆叠,每个季节16个)组成的特征空间中,使用高空间分辨率卫星真彩色图像,可以对4种主要植物群类别和水体、其他背景分类.与硬分类、单季节的传统方法相比,新方法分类的全局精度(OA)和卡帕系数(κ)平均分别提高30.25％和40.61％.说明该法在城镇植物群遥感自动分类方面具有鲁棒和普适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周坚华	华东师范大学地理科学学院	38	678	11.0	25.0
2	谢军飞		35	439	11.0	20.0