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基于扩展词袋模型的空间场景分类方法研究的中期报告
一、研究背景
随着遥感技术的不断发展和应用，对地球表面进行高精度、大规模的遥感图像分类已成为遥感领域研究的热点问题之一。目前，在遥感图像分类领域，常用的方法主要有基于像元、基于目标、基于特征和基于深度学习等方法。其中，基于特征的方法由于具有良好的鲁棒性和较高的分类精度，在实际应用中被广泛采用。其中，扩展词袋模型是常用的特征提取方法之一，它主要基于局部不变特征描述子（LocalInvariantFeatures）和字典学习技术，可以有效提取遥感图像的特征，并在此基础上进行分类。
二、研究内容
本研究基于扩展词袋模型，针对空间场景分类问题，提出了一种新的分类方法。具体来说，本研究主要分为以下几个步骤：
1.数据准备。本研究采用了包括城市、森林、耕地、水域等共4类不同空间场景的高分辨率遥感图像数据集进行实验。
2.特征提取。本研究首先采用基于SIFT和颜色直方图的特征提取方法，提取遥感图像的不变局部特征（SIFT特征）和颜色特征，并通过字典学习技术建立视觉词汇表。然后，将每张图片的SIFT特征用视觉词汇表中的单词表示，并用TF-IDF方法对表示向量进行加权。
3.分类器训练和测试。本研究主要采用了支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为分类器，对特征表示向量进行训练和测试。同时，本研究还采用了交叉验证方法评价模型的分类性能。
4.实验结果分析。本研究在所采用的数据集上对所提出的方法进行了实验验证，并通过准确率、召回率和F1值等指标对分类结果进行评价。实验结果表明，本研究方法的分类精度较高，具有较好的应用前景。
三、研究意义和应用价值
本研究提出的扩展词袋模型在空间场景分类领域具有重要的意义和应用价值。一方面，该模型可以有效提取图像的局部不变特征，从而克服传统方法中的不适应问题；另一方面，它可以建立视觉词汇表，将图像的低层特征表示成高层语义单元，从而实现从低层次的视觉特征到高层次的语义概念的映射。因此，本研究提出的方法不仅可以在遥感图像分类领域得到广泛应用，还可以在其他领域的图像分类问题中发挥重要作用。