顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

摘要：

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容.基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题.目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度.提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤.本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法.该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值.根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数.由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象.试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度.

关键词：纹理特征、影像对象、信息增益率、特征贡献度

所属期刊栏目：46

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：十三五国家重点研发计划重点专项2016YFB0501403;国家自然科学基金41371366 The National Key Research and Development Program of China2016YFB0501403;The National Natural Science Foundation of China41371366

在线出版日期：2017-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：605-613