Mode滤波器及其在遥感分类后处理中的应用

摘要

遥感数据分类的优化问题是一个值得探讨的现实课题。为研究Mode滤波器及其在遥感分类后处理中的应用,在详细描述非线性Mode滤波器原理的基础上,针对二维和三维数据的特点,从不同角度对滤波器进行拓展,使其能够应用于遥感数据分类。以二维遥感图像和三维机载Li DAR点云数据为例,分别从2个方面和4个方面对拓展方案进行讨论,利用近邻型和窗口型Mode滤波器改善2种数据的分类质量。对比实验结果证明,拓展后的Mode滤波器能够有效地去除斑点和椒盐噪声,大大减少了点云数据和遥感图像分类后产生的错分类别点,显著提高了2种遥感数据分类的Kappa值和总体精度,达到了预期目的。