词袋模型在高分遥感影像地物分类中的应用研究

• 作者: 张小峰 张志梅 王小芹 王常颖 邵烨
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 高分遥感影像 词袋模型 地物分类 视觉词典 地物特征提取 样本表达
• 年，卷（期）: 2020,（17）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73-34|TP75|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.17.013

摘要

高分辨率遥感影像空间信息丰富,同时也给地物分类带来挑战.故提出一种基于词袋模型的地物分类方法,通过实验讨论词袋模型在这一问题中的适用性.首先在多尺度影像下随机选取场景,通过场景的底层特征聚类建立多尺度视觉词典;然后用视觉单词表达少量标记样本来训练支持向量机;最后用分类器提取典型地物.结果表明,在多尺度词袋模型表达下,研究区分类总体精度达到92.18％,Kappa系数为0.8809.对比实验结果表明,词袋模型和多尺度词袋模型可以有效表达语义特征,从而在少量标记样本下提高分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王常颖		18	37	3.0	5.0
2	张志梅		7	5	1.0	1.0
3	王小芹		1	0	0.0	0.0
4	邵烨		1	0	0.0	0.0
5	张小峰		1	0	0.0	0.0