高分辨率遙感圖像分類技術(shù)研究.pdf

1、遙感技術(shù)的發(fā)展，使我們能夠獲得極其豐富的信息，尤其是近年來高分辨遙感圖像的出現(xiàn)更擴(kuò)大了對(duì)自然界觀察的視野。但是面臨的挑戰(zhàn)是如何處理和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)，使之能轉(zhuǎn)換為急需被應(yīng)用的信息。IKONOST和QuikBird等高分辨遙感圖像表現(xiàn)出地物更多的信息諸如光譜、形狀、紋理以及上下文等。盡管衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分類技術(shù)有了長足的發(fā)展，但是對(duì)于高分辨遙感圖像來說，利用單一傳統(tǒng)的分類方法不僅會(huì)導(dǎo)致分類精度降低，而且也會(huì)造成空間數(shù)據(jù)大量冗余、資源浪費(fèi)。

2、 因此，本文緊緊圍繞提高高分辨遙感圖像的分類精度這一中心環(huán)節(jié)，以IKONOS高分辨率遙感圖像為主要信息源，重點(diǎn)從分類方法和影響分類精度的尺度效應(yīng)兩個(gè)方面加以論述。在對(duì)前人工作研究的基礎(chǔ)上，提出了針對(duì)高分辨遙感影像的新的分類算法和一種分類最佳尺度的確定方法。 本文主要研究成果如下： 1)在對(duì)傳統(tǒng)分類算法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，利用混合判別規(guī)則來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的單一判別規(guī)則的多分類器融合技術(shù)來提高高分辨率遙感圖像分類精度。并把支持向量機(jī)