基于共享特征的高分辨率遥感影像多级分类.pdfVIP

第 39卷 第 10期 计 算 机 工 程 2013年 10月 V_01．39 No．10 ComputerEngineering October2013 · 图形图像处理 · 文章编号：100o_．3428(20l3)100254___04 文献标识码：A 中田分类号；TP391 基于共享特征的高分辨率遥感影像多级分类 ． 康萌萌。郑来文，霍 宏，方 涛 上【海交通大学 自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室，上海 200240) 摘 要：高分辨率遥感影像细节丰富，具有类内差异大、类间差异不明显的特点。为此，模拟人的目视解译方式，提出一种基于 共享特征的多级二叉树分类算法，把多类分类问题划分为多个两类分类问题，每级两类分类都提取共享特征，仅解译一类 目标， 已解译的类别不再参加后面的分类，利用这样的逐步淘汰机制完成一幅遥感影像的全部解译。实验结果表明，与K近邻、支持向 量机等其他多类分类算法相 比，该算法具有更高的分类精度。 关健词：共享特征；二叉树多级分类算法；GentleBoost算法；二分分类器；面向对象分类；高分辨率遥感影像 M ulti-stageClassification0fHighResolutionRemoteSensingImage Based0nSharingFeatures KANGM eng—meng，ZHENGLai-wen，HUOHong，FANG Tao (KeyLabofSystemControlandInformationProcessing，MinistryofEducation，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai200240，China) [Abstract]Highresolutionremotesensingimageswithabundantdetailsgenerallyhavecharacteristicsofgreatwithinclassdifferences andunobviousbetweenclassdifferences．Simulatingthevisualinterpretation，thispaperproposesamulti—stagebinary tree—structured classification algorithm basedonsharingfeatures．Themulti—classclassificationproblem isdividedintomultiplebinary classification problems，sharingfeautresareextractedtointeprretobjectsofonlyoneclassateachbinaryclassificationstage，andeachinteprretedclass willnotparticipateinlaterclassification．Theproposedmethodmakesuseofthephase-outmechanism tocompletethewholeinterpretation ofaremotesensingimage．Experimentalresultsshow thatthisalgorithm hashigherclassificationaccuracycomparedwithotIlermulti—class classificationalgorithmslikeKNearestNeighbor(KNN)，SupportVectorMachine(SVM)andSOon． [Keywordslsharingfeatures；multi—stagebinary tree—sturcutredclassificationalgorithm；GentleBoostalgorithm；binaryclassifier； object—orientedclassification；hig【hresolutionremotesensingimage