一种基于PCA-LDA的卫星遥感图像的分类方法  

A CLASSIFICATION APPROACH FOR SATELLITE REMOTE SENSING IMAGE BASED ON PCA-LDA

作　　者：赵蔷[1] 宋笑雪[1] 郭新明[1] 李红[1] 

机构地区：[1]咸阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳712000

出　　处：《计算机应用与软件》2013年第2期198-201,204,共5页Computer Applications and Software

基　　金：陕西省教育厅专项科研计划项目(09JK811);咸阳师范学院专项科研基金资助项目(08XSYK336;11XSYK329)

摘　　要：结合主成分分析PCA(Principal Components Analysis)和线性判别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)的特点,提出一种基于PCA-LDA算法的卫星遥感图像色彩分类方法。该算法将PCA算法和LDA算法的特征空间相融合,得到融合颜色特征空间。该方法去除了图像的R、G、B之间的相关性,改善了光照敏感性,采用基于区域分类的空间一致性原则对图像进行颜色分类。实验结果表明,该方法是对多频谱遥感图像分类的一种有效的方法。We propose a colour classification algorithm for satellite remote sensing images based on PCA-LDA,which integrates the features of components analysis（PCA） and linear discriminant analysis（LDA）.The algorithm fuses the feature spaces of PCA and LDA algorithms to get the colour-fused feature space.The algorithm removes the correlation between R,G and B of the image,improves the light sensitivity and classifies the colours of the image using region classification-based spatial consistency principle.Experimental results demonstrate that the PCA-LDA-based algorithm is an effective method to classify the remote multi-frequency sensing image.

关 键 词：PCA LDA 卫星遥感图像的分类 空间一致性 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]