现代电子技术

2020, v.43;No.568(17) 56-59

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词袋模型在高分遥感影像地物分类中的应用研究
Application of BOVW in classification of ground objects in high-resolution remote sensing image

王小芹;张志梅;邵烨;王常颖;张小峰;

摘要(Abstract):

高分辨率遥感影像空间信息丰富,同时也给地物分类带来挑战。故提出一种基于词袋模型的地物分类方法,通过实验讨论词袋模型在这一问题中的适用性。首先在多尺度影像下随机选取场景,通过场景的底层特征聚类建立多尺度视觉词典;然后用视觉单词表达少量标记样本来训练支持向量机;最后用分类器提取典型地物。结果表明,在多尺度词袋模型表达下,研究区分类总体精度达到92.18%,Kappa系数为0.880 9。对比实验结果表明,词袋模型和多尺度词袋模型可以有效表达语义特征,从而在少量标记样本下提高分类精度。

关键词(KeyWords): 高分遥感影像;词袋模型;地物分类;视觉词典;地物特征提取;样本表达

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61873117);; 国家自然科学青年基金项目(41506198);; 全国统计科学研究项目(2017LY14)

作者(Author): 王小芹;张志梅;邵烨;王常颖;张小峰;

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参考文献(References):

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