基于社团检测的高分辨率遥感图像分类研究

摘要

随着空间分辨率的不断提高,遥感图像的纹理特征受到越来越多的关注,面向对象的信息提取方法成为近年来学者关注的重点.面向对象技术使对遥感图像的分析从像元层次过渡到对象.分割后的遥感图像形成很多目标对象,而这些地理目标构成了复杂的网络特征,可以通过网络的空间结构和拓扑关系来实现地理目标属性和功能的表述,根据拓扑属性将空间数据库转换为网络.目前,将网络科学的社团检测方法应用到遥感图像目标检测这一领域的工作还没有展开,也没有将之应用到复杂的地理目标分析,以及目标拓扑属性的描述中.本文将对基于社团检测的高分辨率遥感图像分类算法进行梳理和总结,分析本文的研究背景、目的和意义,并对国内外相关算法的研究现状进行介绍,指出社团检测算法在高分辨率遥感图像分类中的指导意义.