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吴波 (吴波.) [1] (Scholars:吴波) | 朱勤东 (朱勤东.) [2] (Scholars:朱勤东) | 高海燕 (高海燕.) [3] | 周小成 (周小成.) [4] (Scholars:周小成)

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Abstract:

高分辨率影像面向对象分割后产生了大量的光谱、形状以及纹理特征,如何抽取出最佳特征子集是遥感影像识别的重要问题.本文利用最大化互信息统计独立准则抽取最优特征子集,提高了面向对象遥感影像分类精度.基本过程包含以下3个方面:首先,利用eCoginition软件对高分辨遥感影像进行对象分割;然后,基于互信息最大关联、最小冗余准则(mRMR)获取优选的特征子集;最后,基于支持向量机分类器完成影像分类.以福建省漳州市QuickBird数据为例的实验表明,该方法能够有效提高遥感影像的分类精度,平均误分率降低了约4%.

Keyword:

互信息 特征选择 面向对象分类 高分辨

Community:

  • [ 1 ] [吴波]福州大学
  • [ 2 ] [朱勤东]福州大学
  • [ 3 ] [高海燕]福州大学
  • [ 4 ] [周小成]福州大学

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Source :

国土资源遥感

ISSN: 1001-070X

CN: 11-2514/P

Year: 2009

Issue: 3

Page: 30-34

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