论文摘要
像元形状指数是一种基于像元的空间特征算子,采用像元形状指数(PSI)来描述像元点邻近区域的形状特征,通过中心像元及其邻域相似性描述了中心像元的上下文形状分布,有效地提取了影像中的光谱信息,并取代了原有的光谱特性,弥补了原有光谱特性的不足。像元形状指数对原有图像处理后,利用支持向量机光谱与形状特征融合的算法对处理过的影像进行分类处理。研究结果表明,经像元形状指数变换后的光谱特性更加适合图像分类,且形状和光谱特征的融合可以有效地提高分类的准确性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱冰,华钢
关键词: 像元形状指数,支持向量机,图像分类,分类精度
来源: 测绘与空间地理信息 2019年11期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 吉林省地理信息院
分类号: TP751
页码: 170-172+176
总页数: 4
文件大小: 222K
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