面向对象的多尺度加权联合稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类
面向对象的多尺度加权联合稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类
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Beijing: Surveying and Mapping Press
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Contents
针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性，以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性，并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点，提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先，采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征；然后，根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重，构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型；最后，采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集（WashingtonD.C.数据）验证该算法的有效性。试验结果表明，与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较，本文算法获得了较高的OA和...
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Full title
面向对象的多尺度加权联合稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类
Identifiers
Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_chxb202202007
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_chxb202202007
Other Identifiers
ISSN
1001-1595
E-ISSN
1001-1595
DOI
10.11947/j.AGCS.2022.20190290
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