北京市重点实验室开放基金(SIIBKL06-3-03)
- 作品数:2 被引量:11H指数:2
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- 基于特征增强技术的面向对象分类方法被引量:4
- 2007年
- 针对传统基于像元的分类方法不能满足对高分辨率影像(HRI)进行分类的矛盾,提出了基于特征增强技术的面向对象分类方法(FETCOOCA)。并以北京市海淀区的SPOT5影像为例,考虑到影像中植被、水体和建筑物等地物之间的特征差异,对影像中地物的光谱、形状、纹理等信息进行特征增强处理,并结合面向对象的分类方法对其进行分类。最后,对FETCOOCA与传统基于像元的分类方法进行了对比分析。结果表明:提出的FET-COOCA明显优于传统分类方法,它可以大幅度提高HRI的分类精度,有效抑制椒盐现象的发生,使分类后的图像含有更为丰富的语义信息。
- 曹宝秦其明张自力马海建邱云峰
- 关键词:面向对象
- 基于特征增强技术的面向对象分类方法被引量:7
- 2008年
- 针对传统基于像元的分类方法不能满足对高分辨率影像(HRI)进行分类的矛盾,提出基于特征增强技术的面向对象分类方法(FETCOOCA)。并以北京市海淀区的SPOT5影像为例,考虑到影像中植被、水体和建筑物等地物之间的特征差异,对影像中地物的光谱、形状、纹理等信息进行特征增强处理,并结合面向对象的分类方法对其进行分类。最后,对FETCOOCA与传统基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:提出的FETCOOCA明显优于传统分类方法,它可以大幅度提高HRI的分类精度,有效抑制椒盐现象的发生,使分类后的图像含有更为丰富的语义信息。
- 曹宝秦其明张自力马海建邱云峰
- 关键词:面向对象