多描述符和多尺度城镇建筑分类

摘要

主要研究城镇建筑分类,并侧重于划分小型居住建筑与其他建筑.通过设计适用于城镇建筑划分的数学描述符和构建多描述符空间,解决城镇建筑遥感数据普遍存在的“同物异谱”和“同谱异物”问题;通过将多尺度分割思想引入信息提取和分类结果整理,实现建筑分类和将离散成员整理为类别对象的目标.相较于简单的光谱空间分类,该算法充分利用了遥感图像的多特征多尺度信息,以它做建筑分类的全局精度提高了7.92％.实验还对比了多描述符空间的并行和串行分类,对于复杂的含噪图像,串行分类的总体精度平均提高了5.06％.整个算法经过MATLAB仿真测试,测试结果表明,该算法对于高分辨城市遥感图像具有普适性,对划分上述建筑类型误判率较低.