[发明专利]一种融合多特征的支持向量机面向对象遥感影像分类方法有效
| 申请号： | 201910071368.X | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109871884B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 蔡利平;吕晓;苗则朗;沈春竹;卜心国 | 申请（专利权）人： | 曲阜师范大学;江苏省土地勘测规划院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 11385 | 代理人： | 董芙蓉 |
| 地址： | 273165 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合多特征的支持向量机面向对象遥感影像分类方法，包括以下步骤：(1)利用分水岭算法分割遥感影像，提取像元级的Gabor纹理和GMRF纹理，在此基础上提取各个分割对象的特征值；(2)建立对象的空间邻接关系矩阵，根据相邻对象间的公共边界长度改进莫兰指数，利用莫兰指数计算各个对象特征的空间自相关性，以特征的空间自相关性计算特征的权重；(3)通过改进SVM的核函数，构建特征加权的自适应SVM面向对象分类模型；(4)选取训练样本，结合对象的光谱特征、Gabor纹理和GMRF纹理，应用加权SVM进行对象分类。本发明通过特征融合的面向对象分类提高了遥感影像分类结果精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 特征 支持 向量 面向 对象 遥感 影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种融合多特征的支持向量机面向对象遥感影像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用分水岭分割算法分割多波段遥感影像，同时提取像元级的Gabor纹理和GMRF纹理，以对象内部像元光谱、纹理特征的均值作为各个分割对象相应的特征值；(2)建立分割对象的空间邻接关系矩阵，提取对象的几何特征值，计算相邻对象间的公共边界长度，利用莫兰指数计算各个特征在分割对象中的空间自相关性，以特征的空间自相关性计算特征的权重；(3)通过改进SVM的核函数，实现自适应的加权SVM，构建特征加权的自适应SVM面向对象遥感影像分类模型；(4)选取各个类别的训练样本，结合对象的光谱特征、Gabor纹理和GMRF纹理，应用加权SVM分类法对对象进行分类。
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