基于多特征融合的城市遥感图像自动解译方法

摘要

为更全面有效地解译城市遥感图像,提出了一种新的基于多特征融合的自动解译方法。该方法定义对象网络来表达图像结构并获取更为准确的处理单元。在此基础上,综合分析颜色、纹理、形状和位置等众多特征,通过自适应的概率学习训练最优分类器并标记目标类别。方法中还结合上下文信息进行空间平滑,大大消除了噪音、遮挡等影响,矢量标绘后得到最终解译结果。实验表明,该方法准确率高、鲁棒性好,适用于多种遥感图像城市场景的自动解译。