空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法

• 作者: 余铭 袁自然 钟燕飞 魏立飞 黄灿
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱遥感影像 条件随机场 空-谱融合 影像分类
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 343-354
• 页数: 12页
• 分类号: P237
• 字数: 7238字
• 语种: 中文

摘要

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中.传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间.条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失.针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用S VM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息.最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验.结果表明,与S VM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10％、9％和8％以上,同时在保持地物边缘完整性、避免"同谱异物"与"同物异谱"的现象方面有较明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟燕飞	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	27	262	10.0	15.0
2	黄灿	湖北大学资源环境学院	3	1	1.0	1.0
3	魏立飞	湖北大学资源环境学院	8	7	2.0	2.0
4	袁自然	湖北大学资源环境学院	2	0	0.0	0.0
5	余铭	湖北大学资源环境学院	3	3	1.0	1.0