利用AdaBoost算法进行高分辨率影像的面向对象分类  

Object-Oriented Classification of High Spatial-Resolution Remote Sensing Imagery Based on AdaBoost

作　　者：龚健雅[1] 姚璜[1] 沈欣[1] 

机构地区：[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2010年第12期1440-1443,1448,共5页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基　　金：国家自然基金委创新研究群体科学基金资助项目(40721001);国家973计划资助项目(2006CB701304)

摘　　要：利用面向对象的遥感影像处理技术,通过影像分割构建影像对象,选取若干分割后的影像对象作为训练样本。利用提取出的训练样本并利用多种特征(光谱、纹理、空间),使用AdaBoost算法对影像对象进行分类。QuickBird影像分类实验证明了此方法的有效性。High spatial resolution image has more detailed information,which make classification methods based on pixel unsatisfied.In order to achieve more accurate results,we use FNEA method to get image objects,then use feature selector to select the most suitable features of image objects for classification.Use these features and image objects as training data for AdaBoost and get the classifier.The proposed method is implemented on the QuickBird images and the experimental results show obvious accuracy improvements.

关 键 词：遥感 高分辨率 影像分类 面向对象 ADABOOST 

分 类 号：P237.4[天文地球—摄影测量与遥感] TP753[天文地球—测绘科学与技术]