基于组合核非线性退化模型的遥感图像复合分类

作     者：郭琳 孙卫东 王琼华 杨邦杰 Guo Lin;Sun Weidong;Wang Qionghua;Yang Bangjie

作者机构：清华大学电子工程系北京100084 农业部规划设计研究院北京100125 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2008年第24卷第10期

页      面：145-150,F0003页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目“基于多分辨率遥感图像的复合分类方法研究”(60472029) 

主　　题：多空间分辨率遥感图像 复合分类 非线性退化模型 组合核函数 纹理 

摘      要：遥感数据的多空间分辨率复合分析是遥感处理技术的重要发展方向。为了解决低分辨率图像混合像元分类精度低、高分辨率数据分类处理时间长以及大区域高分辨率数据获取困难等实际应用问题,该文改进了传统基于线性退化函数模型的复合分类模型,提出了基于组合核函数的非线性退化模型复合分类算法,分析了纹理信息对于提高复合分类精度的作用,并通过实际遥感数据试验分析比较了两种模型的分类精度。试验结果表明新方法可较大程度地提高总体分类精度,在分类过程中引入纹理信息有助于进一步改善分类精度。