【摘 要】
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合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图像分类是遥感应用中的关键技术之一.针对对象高斯-马尔可夫随机场(object-based Gaussian-Markov random field,OGMRF)模型中区域类别标签对分类精度影响的问题,提出了区域类别模糊概率(regional category fuzzy probability,RCFP)标签场方法,使临界对象具有多种类别划分的可能性,避免唯一标签导致的错分类现象.该方法综合考虑区域特征与邻域特征,利用区域边缘信息和
【机 构】
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河南大学计算机与信息工程学院,开封 475004;河南大学河南省智能技术与应用工程技术研究中心,开封 475004;河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室,开封 475004;商丘工学院信息与电子工
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合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图像分类是遥感应用中的关键技术之一.针对对象高斯-马尔可夫随机场(object-based Gaussian-Markov random field,OGMRF)模型中区域类别标签对分类精度影响的问题,提出了区域类别模糊概率(regional category fuzzy probability,RCFP)标签场方法,使临界对象具有多种类别划分的可能性,避免唯一标签导致的错分类现象.该方法综合考虑区域特征与邻域特征,利用区域边缘信息和后验概率获得RCFP,并将其纳入特征场参数求解过程中,使特征场参数更加接近真实情况,从而提高SAR图像分类精度.以河南省开封市东部约1400 km2的区域为研究区,采用Sentinel-1卫星SAR图像开展农田、建筑、水域3类地物的分类验证实验,与K-means,FCM,马尔可夫随机场和具有区域系数的OGMRF等方法相比较,所提出方法的总体分类精度达到94.16％,Kappa系数为0.8957,在5种方法中效果最好.
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