基于紋理特征的高分辨率遙感影像分類方法研究.pdf

1、中圖分類號——UDC——碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q墨3三密級公玨基于紋理特征的高分辨率遙感影像分類方法研究Researchofhighresolutionremotesensingimage●●一●1。classltlCatlOnbasedOnteXtlJre作者姓名：學(xué)科專業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：副指導(dǎo)教師：金晶測繪科學(xué)與技術(shù)測繪工程地球科學(xué)與信息物理學(xué)院鄒崢嶸教授陶超講師一一一一席鐸基于紋理特征的高分辨率遙感影像分類方

2、法研究摘要：紋理特征提取是高分辨率遙感影像分類中的關(guān)鍵步驟。提取穩(wěn)定的鑒別性強的紋理特征對提高影像分類精度有十分重要的意義。本文針對高分辨率遙感影像的特點，提出結(jié)合紋理元方法的影像分類方法，并分別對局部特征以及全局特征的提取做了相關(guān)研究，論文的主要工作如下：1)針對高分辨率遙感影像中紋理的多樣性、多變性、復(fù)雜等特點，提出了一種基于隨機(jī)投影的局部紋理特征提取方法。先通過對原始像素塊進(jìn)行排序得到旋轉(zhuǎn)不變的原始紋理向量，再利用高斯隨機(jī)矩陣將其

3、投影到壓縮空間，有效降低特征維數(shù)，并保持信息量不變。2)針對空間信息對遙感影像對象全局特征描述的重要性，提出了基于排序詞匯共生矩陣的高分辨率遙感影像全局紋理特征表達(dá)方法。首先通過二次聚類方法對詞匯共生矩陣進(jìn)行降維，通過統(tǒng)計不同方向上的詞匯對的出現(xiàn)次數(shù)得到描述詞匯的相對空間信息的詞匯共生矩陣，并根據(jù)詞匯的自共生次數(shù)排序共生矩陣，強調(diào)“關(guān)鍵詞匯”，有效的減少噪聲影響，增強特征的識別能力，提高分類精確度。3)綜合利用局部和全局紋理特征，結(jié)合支