基于相位一致梯度算法的无人机影像分类  

UAV Images Classification Based on Phase Congruency Gradient Algorithm

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作  者:王巍 许捍卫[1] 金文韬[1] 丁壮 WANG Wei

机构地区:[1]河海大学地球科学与工程学院,江苏南京211100

出  处:《地理空间信息》2018年第11期32-34,124,共4页Geospatial Information

基  金:国家自然科学基金资助项目(41101374);水利部公益性行业科研专项经费资助项目(201201025)

摘  要:传统的分水岭分割算法会产生过度分割的现象,以浙江省玉环县海山乡的无人机影像为例,利用相位一致梯度算法对分水岭算法进行了改进实验,并将分割结果与传统ESP算法进行比较,得到了较好的效果。对分割后的图像进行了面向对象的信息提取,实验区影像土地利用类型分类的总体精度达到90.11%,Kappa系数为0.88,说明分类的总体精度较好。The traditional watershed segmentation algorithm will produce“excessive segmentation”phenomenon.On the basis of this,taking the unmanned aerial vehicle(UAV)images of Haishan Township in Yuhuan County,Zhejiang Province for example,we used the phase congruency gradient algorithm to improve the watershed algorithm.Compared with the traditional ESP algorithm,this algorithm was better.And then,we classified the segmented images by objectoriented information extraction.The classification overall accuracy of the land use types in experimentational area images reached 90.11%,and the Kappa coefficient was 0.88,which indicating that the overall accuracy of the classification was good.

关 键 词:相位一致梯度 无人机影像 分割 

分 类 号:P237[天文地球—摄影测量与遥感]

 

参考文献:

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引证文献:

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