基于引力自组织神经网络的震害遥感影像分类

论文摘要

针对高空间分辨率遥感影像震害目标难以识别和提取的问题,结合分形纹理和引力自组织神经网络（gravitational self-organizing map,g SOM）,提出了一种新的面向对象分类方法。首先,利用分割算法对原始影像进行初始过分割,得到均质性较好的分割单元,以分割单元作为待处理对象;在此基础上,利用分形纹理描述待分割对象,同时融合光谱特征构建震害目标的特征向量;最后,利用g SOM对分割对象进行聚类,得到聚类结果,并利用一致性函数以最小代价将多样性的聚类结果集成,最终实现快速、自动决策分类。以四川省汶川县震后高空间分辨率遥感影像为实验数据对算法进行定性和定量的评价,结果表明,该算法能够有效地描述复杂的震害目标,既可以保持大面积震害目标的完整性,也可以反映小的震害目标及其细节信息,提高震害影像的自动分类精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄惠,郑雄伟,孙根云,郝艳玲,张爱竹,容俊,马红章

关键词: 分形纹理,引力自组织神经网络,高空间分辨率遥感,震害,面向对象分类

来源: 国土资源遥感 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 地质学,地球物理学,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,中国石油大学(华东)理学院

基金: 国家自然科学基金项目“复杂地震环境下多源遥感影像引力智能优化分类模型与算法研究”(编号:41471353),“高异质性滨海湿地盐沼植被环境响应机理与优化分类方法研究”(编号:41801275),山东省自然科学基金项目“引力智能算法引导的高分辨率海岸带城市遥感影像最优分割方法研究”(编号:ZR2018BD007),“光学与微波遥感协同反演植被覆盖区土壤水分研究”(编号:ZR2017MD007),中央高校基本科研业务费专项资金项目“基于多源遥感大数据的“海上丝路”城市不透水面专题信息分层优化提取方法与生态环境效应研究”(编号:18CX05030A),“滨海湿地典型植被群落的高分辨率遥感智能识别研究”(编号:18CX02179A),青岛市博士后应用研究项目“基于超像素的高分辨率海岸带城市影像智能分类方法研究”(编号:BY20170204)共同资助

分类号: P315.9;TP75

页码: 95-103

总页数: 9

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