结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像自动化分类

• 作者: 姚光虎 张金盈 林琳 郭怀轩
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像 机器学习 分类 主动学习
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 103-107
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

高分卫星遥感影像空间分辨率的提高,使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂,这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战.因此,本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法.首先,对研究区域进行多尺度分割,建立影像分割对象集;然后,采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量;最后,充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布,迭代选择最优样本用于训练支持向量机,用于分类遥感影像.为了验证本文方法的有效性和稳健性,以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析.结果表明,本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类,正确率达到90.6%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张金盈	山东省国土测绘院遥感技术部	19	49	4.0	5.0
2	林琳	山东省水利科学研究院水资源与水环境省重点实验室	14	72	5.0	8.0
3	姚光虎	神舟航天软件(济南)有限公司卫星应用中心	1	1	1.0	1.0
4	郭怀轩	神舟航天软件(济南)有限公司卫星应用中心	1	1	1.0	1.0