【摘 要】
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针对面向对象分类结果存在“平滑地物细节”的问题,该文提出顾及光谱相似性和相位一致的高分辨率影像分类方法。该方法首先采用顾及光谱相似性的相位一致的模型方法来获得边
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0803100);国家自然科学基金项目(41101452);高等学校博士学科点专项科研基金(20112121120003)
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针对面向对象分类结果存在“平滑地物细节”的问题,该文提出顾及光谱相似性和相位一致的高分辨率影像分类方法。该方法首先采用顾及光谱相似性的相位一致的模型方法来获得边缘相应幅度,再采用自动标记分水岭算法对影像进行初分割;顾及相邻分割对象的空间位置、形状、面积等特征的多重约束,提出相邻分割对象合并代价函数模型,对分割结果进行优化,最后结合支持向量机(SVM)对分割对象进行分类。结果表明,本文方法在提高高分辨率影像分类精度的同时,还能保持地物细节。
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