基于多角度差分像元形状指数的城市环境高分辨率ZY-3影像分类

摘要

异质的景观和复杂的三维结构使城市环境的分类面临着巨大挑战.许多研究致力于从单视角高分辨率影像中提取空间特征,例如形状和纹理.然而,这些平面特征缺乏捕捉三维空间中的信息的能力.多角度高分辨率影像,比如资源三号(Ziyuan-3,ZY-3)卫星影像,提供了获取对城市区域的全面描述的机会.在不同视角下,城市地物的形状会呈现出不同的变化特性,这与地物各种各样的垂直结构有关.本文提出了一种多角度差分像元形状指数(multi-angledifferential pixel shape index,PSIMAD),以描述多角度影像中形状特征的变化.PSIMAD将应用于单个影像的像元形状指数(pixel shape index,PSI)的概念扩展到一组多视角影像上,比较了从ZY-3影像单角度波段和多角度波段的组合上度量的在各个方向上灰度相似性距离的差异.使用多角度影像的不同组合,PSIMAD构成了一个三阶张量.此外,利用支持张量机(support tensor machine,STM)对ZY-3影像中提取的光谱数据块和PSIMAD进行了解译,同时保留了这些特征原有的张量数据结构和局部上下文关系.将PSIMAD的分类性能与原始的PSI以及其他最新的多角度特征进行了比较.在ZY-3影像上的实验结果表明,PSIMAD优于其他方法,能够有效地提高城市环境的分类精度.