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多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
被引量：
1
1
作者
赵巍
崔淑梅
+1 位作者
吴锐
刘家锋
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期86-91,共6页
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特...
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特性,统计两波段图像灰度协同变化的规律并记录在GLDAP矩阵中,基于此矩阵提取了遥感数据的类立体纹理特征.将该方法与灰度共生矩阵(GLCM)纹理分析方法的遥感地物分类性能比较,实验结果表明:基于GLDAP的纹理提取及分析表现出良好的性能,3种地物分类效果明显优于GLCM方法,能够减少因单波段中地物可分性差而导致的误识,克服了GLCM方法对图像统计描述的局限性,在相同时间开销下GLDAP方法较GLCM有更优的解译分析精度.
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关键词
遥感图像解译
多/高光谱数据
地物提取
类立体纹理
灰度级差关联概率矩阵
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职称材料
面向地理国情监测的CRF遥感影像分类
2
作者
张春森
冯晨轶
+2 位作者
崔卫红
郑艺惟
孙志伟
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期397-404,共8页
针对地理国情监测中地表覆盖信息的提取,提出了一种基于条件随机场的高分辨率遥感影像自动分类方法.与面向对象的传统分类方法不同,该方法基于概率图模型分别计算像素级和对象级的势函数,以及像素与它所属对象之间的层间势函数,将所得...
针对地理国情监测中地表覆盖信息的提取,提出了一种基于条件随机场的高分辨率遥感影像自动分类方法.与面向对象的传统分类方法不同,该方法基于概率图模型分别计算像素级和对象级的势函数,以及像素与它所属对象之间的层间势函数,将所得势函数统一到一个CRF模型中进行图割求解.该方法较充分地表达了像素与对象之间的关系,从而降低了对象分割误差传递对影像分类结果的影响.以"高分1号"遥感影像为实验数据,借鉴地理国情普查中地表覆盖分类体系进行实验验证.分类总体精度和平均精度分别达到91.08%和86.95%,远高于基于面向对象的分类结果.
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关键词
地理国情监测
地表覆盖信息提取
影像分类
条件随机场
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职称材料
题名
多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
被引量：
1
1
作者
赵巍
崔淑梅
吴锐
刘家锋
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期86-91,共6页
基金
哈尔滨工业大学科研创新基金资助项目(HIT.NSRIF.2010040)
文摘
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特性,统计两波段图像灰度协同变化的规律并记录在GLDAP矩阵中,基于此矩阵提取了遥感数据的类立体纹理特征.将该方法与灰度共生矩阵(GLCM)纹理分析方法的遥感地物分类性能比较,实验结果表明:基于GLDAP的纹理提取及分析表现出良好的性能,3种地物分类效果明显优于GLCM方法,能够减少因单波段中地物可分性差而导致的误识,克服了GLCM方法对图像统计描述的局限性,在相同时间开销下GLDAP方法较GLCM有更优的解译分析精度.
关键词
遥感图像解译
多/高光谱数据
地物提取
类立体纹理
灰度级差关联概率矩阵
Keywords
remote
sensing
image
interpretation
multi-hyper-spectral
data
land
cover
extraction
quasi-3-dimensional
textures
gray
level
difference
associated
possibility
matrix
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
面向地理国情监测的CRF遥感影像分类
2
作者
张春森
冯晨轶
崔卫红
郑艺惟
孙志伟
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
武汉大学遥感信息工程学院
北京吉威时代软件股份有限公司
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期397-404,共8页
基金
国家自然科学基金(No.41101410)资助
文摘
针对地理国情监测中地表覆盖信息的提取,提出了一种基于条件随机场的高分辨率遥感影像自动分类方法.与面向对象的传统分类方法不同,该方法基于概率图模型分别计算像素级和对象级的势函数,以及像素与它所属对象之间的层间势函数,将所得势函数统一到一个CRF模型中进行图割求解.该方法较充分地表达了像素与对象之间的关系,从而降低了对象分割误差传递对影像分类结果的影响.以"高分1号"遥感影像为实验数据,借鉴地理国情普查中地表覆盖分类体系进行实验验证.分类总体精度和平均精度分别达到91.08%和86.95%,远高于基于面向对象的分类结果.
关键词
地理国情监测
地表覆盖信息提取
影像分类
条件随机场
Keywords
national
georaatics
monitoring,
land
cover
information
extraction
,
image
clas-
sification,
conditional
rundom
field
（CRF）
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
赵巍
崔淑梅
吴锐
刘家锋
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
下载PDF
职称材料
2
面向地理国情监测的CRF遥感影像分类
张春森
冯晨轶
崔卫红
郑艺惟
孙志伟
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
0
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职称材料
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