一种基于多特征融合的高分辨率遥感影像城市功能分区方法

摘要

本发明涉及一种基于多特征融合的高分辨率遥感影像城市功能分区方法，包括：步骤1、图像预处理；步骤2、将各图像中的特征值分配至与其最相近的视觉单词，统计各个视觉词汇的相应词频，形成视觉词汇特征；构建多特征BoW视觉字典；步骤3、构建LDA概率主题模型，利用LDA概率主题模型挖掘图像的高维语义向量；步骤4、根据步骤3得到的高维语义向量，训练SVM分类器；步骤5、用SVM分类器对测试集进行城市功能分区。本发明的有益效果是：引入了POI数据降低了遥感数据因同物异谱和同谱异物导致的误分；综合利用图像的多种特征,包括局部特征、光谱特征、纹理特征、地表温度特征、空间三维特征和POI特征,能够在图像单一特征不明显的情况得到更高的分类精度。