融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类

摘要

传统影像分类方法仅利用灰度、纹理等谱内特征,未能充分利用谱间特征,针对这一不足,本文提出一种融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类方法.采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对遥感影像进行变换,提取前两个主分量作为变换后的数据;通过影像分割方法获取像斑,选取训练样本像斑;利用灰度直方图与联合灰度直方图分别表达像斑的谱内特征与谱间特征,采用G统计量度量直方图距离,依据距离倒数加权计算像斑的谱内概率与谱间概率,依据加权组合谱内概率与谱间概率构建联合概率,在联合概率最大基础上获取影像分类结果.在QuickBird遥感影像上的实验结果表明了本文方法的有效性,总体分类精度与kappa系数分别达到了90.0％和86.7％.