结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取

充分有效地利用像素间的空间关系,是提高高分辨率遥感影像解译精度的关键之一。提出一种空间像素模板来获取空间邻域关系,并结合Adaboost集成学习算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先,基于过滤式特征选择方法自动生成像素模板,继而构建多维特征向量,然后利用Adaboost算法实现多特征的加权集成利用提取河流。相关试验结果表明,本文提出的方法河流提取结果面向对象特征显著,并且能够较好地将与河流具有光谱重叠的其他地物区分开。

结合空间像素模板和多类AdaBoost的高分影像分类

高分辨率遥感影像分类是遥感图像理解的基本问题之一,也是许多其他遥感应用的前提。为解决目前基于像素分类方法空间关系描述不足的问题,该文利用空间像素模板构建像素间的空间关系,并结合多类AdaBoost算法实现高分辨率遥感影像的分类。首先利用过滤式特征选择方法自动生成空间像素模板,进而构建考虑空间关系的多维特征向量,最后利用基于指数损失函数的多类AdaBoost方法对多维特征进行分类。对不同场景影像开展实验,结果表明,该文方法利用空间像素模板引入空间信息,可有效实现高分辨率遥感影像分类。与其他方法相比,分类精度显著提高(约20%),能够更好地区分光谱相似地物,同时分类结果"椒盐效应"大大降低,具有良好的空间一致性。