遥感信息
遙感信息
요감신식
2014年
2期
17-22,55
,共7页
建筑分类%多描述符空间%多尺度分割%串行/并行分类
建築分類%多描述符空間%多呎度分割%串行/併行分類
건축분류%다묘술부공간%다척도분할%천행/병행분류
urban architecture%multi-descriptor space%multi-scale segmentation%serial/parallel classification
主要研究城镇建筑分类,并侧重于划分小型居住建筑与其他建筑.通过设计适用于城镇建筑划分的数学描述符和构建多描述符空间,解决城镇建筑遥感数据普遍存在的“同物异谱”和“同谱异物”问题;通过将多尺度分割思想引入信息提取和分类结果整理,实现建筑分类和将离散成员整理为类别对象的目标.相较于简单的光谱空间分类,该算法充分利用了遥感图像的多特征多尺度信息,以它做建筑分类的全局精度提高了7.92％.实验还对比了多描述符空间的并行和串行分类,对于复杂的含噪图像,串行分类的总体精度平均提高了5.06％.整个算法经过MATLAB仿真测试,测试结果表明,该算法对于高分辨城市遥感图像具有普适性,对划分上述建筑类型误判率较低.
主要研究城鎮建築分類,併側重于劃分小型居住建築與其他建築.通過設計適用于城鎮建築劃分的數學描述符和構建多描述符空間,解決城鎮建築遙感數據普遍存在的“同物異譜”和“同譜異物”問題;通過將多呎度分割思想引入信息提取和分類結果整理,實現建築分類和將離散成員整理為類彆對象的目標.相較于簡單的光譜空間分類,該算法充分利用瞭遙感圖像的多特徵多呎度信息,以它做建築分類的全跼精度提高瞭7.92％.實驗還對比瞭多描述符空間的併行和串行分類,對于複雜的含譟圖像,串行分類的總體精度平均提高瞭5.06％.整箇算法經過MATLAB倣真測試,測試結果錶明,該算法對于高分辨城市遙感圖像具有普適性,對劃分上述建築類型誤判率較低.
주요연구성진건축분류,병측중우화분소형거주건축여기타건축.통과설계괄용우성진건축화분적수학묘술부화구건다묘술부공간,해결성진건축요감수거보편존재적“동물이보”화“동보이물”문제;통과장다척도분할사상인입신식제취화분류결과정리,실현건축분류화장리산성원정리위유별대상적목표.상교우간단적광보공간분류,해산법충분이용료요감도상적다특정다척도신식,이타주건축분류적전국정도제고료7.92％.실험환대비료다묘술부공간적병행화천행분류,대우복잡적함조도상,천행분류적총체정도평균제고료5.06％.정개산법경과MATLAB방진측시,측시결과표명,해산법대우고분변성시요감도상구유보괄성,대화분상술건축류형오판솔교저.
