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融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类
被引量：
12
1
作者
聂倩
七珂珂
赵艳福
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第6期44-49,共6页
针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础...
针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法(FNEA)进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。
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关键词
高分辨率遥感影像
简单线性迭代聚类
超像素
分形网络演化方法
多尺度分割
面向对象分类
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题名
融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类
被引量：
12
1
作者
聂倩
七珂珂
赵艳福
机构
宁波市测绘和遥感技术研究院
宁波市阿拉图数字科技有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第6期44-49,共6页
文摘
针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法(FNEA)进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。
关键词
高分辨率遥感影像
简单线性迭代聚类
超像素
分形网络演化方法
多尺度分割
面向对象分类
Keywords
high-resolution remote sensing image
simple linear iterative clustering
super-pixel
fractal net evolution approach
multi-scale segmentation
object-oriented classification
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类
聂倩
七珂珂
赵艳福
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021
12
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