[發(fā)明專(zhuān)利]多分類(lèi)器自適應(yīng)權(quán)值融合的影像分類(lèi)方法及系統(tǒng)

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210060093.8
• 申請(qǐng)日: 2012-03-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102646200A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-08-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 萬(wàn)幼川;李剛;劉繼琳
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/66
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/66;G06N3/08
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 薛玲

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于遙感影像應(yīng)用領(lǐng)域，特別是涉及多分類(lèi)器自適應(yīng)權(quán)值融合的遙感影像分類(lèi)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

遙感影像分類(lèi)是遙感解譯研究的一個(gè)重要方面，很多遙感應(yīng)用都與影像分類(lèi)直接相關(guān)。傳統(tǒng)的遙感影像分類(lèi)技術(shù)多是建立在概率統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)上的像素級(jí)方法。統(tǒng)計(jì)分類(lèi)方法一般分為兩種：監(jiān)督分類(lèi)法和非監(jiān)督分類(lèi)法。監(jiān)督分類(lèi)方法需要一定的先驗(yàn)知識(shí)，如樣本的概率分布和高質(zhì)量的訓(xùn)練樣本，由于遙感影像通常較為復(fù)雜，其數(shù)據(jù)樣本特征維數(shù)較多，而多維或者高維特征的數(shù)據(jù)樣本很難服從一個(gè)確定的概率分布或分布無(wú)規(guī)律，同時(shí)高質(zhì)量的訓(xùn)練樣本的獲取也是一個(gè)難點(diǎn)，監(jiān)督分類(lèi)方法的效果受到限制，無(wú)法達(dá)到理論上的最優(yōu)。相關(guān)的文獻(xiàn)有：Richards，J.A.，Xiuping?Jia.Using?Suitable?Neighbors?to?Augment?the?Training?Set?in?Hyperspectral?Maximum?Likelihood?Classification[J].IEEE?Geoscience?and?Remote?Sensing?Letters，2008，.5(4)：774-777.Parrinello?T，Vaughan?R.A.On?comparing?multifractal?and?classical?features?in?minimum?distance?classification?of?AVHRR?imagery[J].International?Journal?of?Remote?Sensing，2006，27(18)：3943-3959.非監(jiān)督分類(lèi)方法是在遙感影像上地物屬性不具有先驗(yàn)知識(shí)的情況下，以集群理論為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)全部樣本統(tǒng)計(jì)特征的差異進(jìn)行聚類(lèi)分析，建立決策規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)整幅影像的分類(lèi)。非監(jiān)督分類(lèi)方法的缺點(diǎn)在于事先很難確定全局最優(yōu)的類(lèi)別數(shù)量和初始類(lèi)別中心，目前一般采取人工觀察的方法提供。相關(guān)的文獻(xiàn)有：International?Journal?of?Remote?Sensing，2006，27(18)：3943-3959.Venkatalakshmi?K，Shalinie?S.Mercy.Multispectral?image?classification?using?modified?k-Means?algorithm[J].Neural?Network?World，2007，17(2)：113-120.Melesse?Assefa?M.，Jordan?Jonathan?D.A?comparison?of?fuzzy?vs.augmented-ISODATA?classification?algorithms?for?cloud-shadow?discrimination?from?Landsat?images[J].Photogrammetric?Engineering?and?Remote?Sensing，2002，68(9)：905-911.