关键词:
四叉树结构
尺度估计
多尺度分割
分形网络演化算法
监督分类
摘要:
面向对象影像分析方法因具有考虑对象光谱及形状信息等优势,成为高分辨率遥感影像分类的主流方法。影像分割是面向对象影像分析方法的重要步骤,决定着影像分类的精度。同一影像存在多种地物特征,单一的分割尺度将会造成影像欠分割或错分割的现象,因此需要不同的影像分割尺度。本文以分形网络演化算法为例,提出结合四叉树结构与尺度估计的遥感影像分类算法。该算法首先利用四叉树结构均匀检测分割的特点划分影像区域,继而通过统计平均局部方差的空间分割尺度估计方法以及统计局部方差直方图的属性分割尺度估计方法实现各区域分割尺度定量估计,从而采用分形网络演化算法对各区域影像进行多尺度分割。最后,通过目视解译确定训练样本,使用最邻近监督分类法实现影像分类。实验结果表明,本文提出的算法相较于经典面向对象分类算法,分类精度提升了1.2%,Kappa系数提升了0.036,且可有效避免由错分割与欠分割现象导致的线状地物提取断裂、分类错误的问题。