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文檔簡介
1、遙感影像分類一直是遙感科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的一大研究熱點,隨著遙感影像分辨率的不斷提升,單一特征信息已不足以表達(dá)影像中豐富的內(nèi)容和細(xì)節(jié)信息,難以取得理想的分類精度。信息融合能夠?qū)D像不同角度的特征描述信息進(jìn)行綜合以得到相對全面的圖像描述,從而提高分類精度。
針對現(xiàn)有的融合方法大多只在信息融合的某一個層次進(jìn)行,未能充分利用不同融合層次之間的互補(bǔ)信息,本文提出了一種兼顧特征級和決策級融合的遙感影像分類方法。首先提取圖像的多種互補(bǔ)特征信息,然
2、后將每種特征單獨(dú)對圖像進(jìn)行分類得到的結(jié)果以Dezert-Smarandache理論(DSmT)推理的方式在決策級進(jìn)行融合,獲得決策級融合下的分類結(jié)果;同時將多種特征串行連接實現(xiàn)特征級融合并進(jìn)行分類,得到特征級融合下的分類結(jié)果。最后將特征級和決策級的分類結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)地再次融合完成分類。在決策級融合中,為解決DSmT推理過程中基本信度賦值構(gòu)造困難的問題,提出一種利用訓(xùn)練樣本構(gòu)造后驗概率矩陣來完成基本信度賦值的方法。在21類遙感數(shù)據(jù)集上的分
3、類實驗表明,本文提出的兼顧特征級和決策級融合的分類方法在充分綜合不同特征描述信息的同時,還能夠?qū)Σ煌诤蠈哟蔚幕パa(bǔ)信息加以綜合,從而提高分類精度。
除上述工作之外,本文在973課題“高分辨率遙感數(shù)據(jù)精處理和空間信息智能轉(zhuǎn)化的理論與方法”的支持下,開發(fā)了高分辨率遙感影像目標(biāo)特征庫(ELUOFDB),該特征庫能夠有效地對遙感影像原始數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,為基礎(chǔ)測繪、災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)等重大應(yīng)用提供服務(wù)。對目標(biāo)特征庫中的五類典型地物的相
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