基于多尺度分割的高分遥感图像变异函数纹理提取和分类.docx

基于多尺度分割的高分遥感图像变异函数纹理提取和分类
摘要：高分辨率遥感图像在地质学、环境科学和农业等领域具有广泛的应用。为了有效地利用这些图像数据，研究人员提出了各种图像处理和分析方法。本文基于多尺度分割的高分遥感图像变异函数纹理提取和分类方法，旨在提高遥感图像的纹理特征提取和分类效果。首先，我们使用多尺度分割算法对遥感图像进行分割，实现对图像的分块处理。然后，我们计算每个图像块的变异函数纹理特征，并使用支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明，我们提出的方法能够有效地提取遥感图像的纹理特征，并实现准确的分类。
关键词：高分遥感图像，纹理特征，多尺度分割，变异函数，分类
1.引言
高分辨率遥感图像是一种重要的空间信息数据源，它被广泛应用于地质学、环境科学和农业等领域。然而，由于图像中存在大量的噪声和复杂的纹理信息，对图像数据进行准确的分析和处理是一项具有挑战性的任务。因此，提取图像的纹理特征并实现准确的分类对于利用高分辨率遥感图像具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究中，有许多方法用于提取遥感图像的纹理特征并进行分类。其中，一种常用的方法是基于统计特征的纹理提取方法，如灰度共生矩阵(GLCM)和灰度差异直方图(GDH)等。然而，这些方法只考虑图像的灰度分布，忽略了图像的空间信息。另一种常用的方法是基于变异函数的纹理提取方法，如Moran'sI和Geary'sC等。这些方法利用图像的空间自相关性来描述图像的纹理特征，具有较高的鲁棒性和可靠性。然而，在处理高分辨率遥感图像时，这些方法的效果有限，因为遥感图像中的纹理信息非常复杂。因此，需要开发新的方法来提取高分辨率遥感图像的纹理特征。
3.方法
本文提出了一种基于多尺度分割的高分遥感图像变异函数纹理提取和分类方法。该方法通过分块处理遥感图像，然后计算每个图像块的变异函数纹理特征。具体步骤如下：
3.1多尺度分割
首先，我们使用多尺度分割算法对遥感图像进行分割。多尺度分割算法能够将图像分割成具有相似属性的子区域，从而方便后续的纹理特征提取。
3.2变异函数纹理提取
对于每个图像块，我们计算其变异函数纹理特征。变异函数是一种描述图像像元值之间相似性的函数，可以用来衡量图像的纹理特征。我们使用Moran'sI作为变异函数，该函数能够描述图像像元值之间的空间自相关性。通过计算每个图像块的变异函数，我们可以得到一个表示图像纹理特征的向量。
3.3分类
最后，我们使用支持向量机(SVM)对提取的纹理特征进行分类。SVM是一种常用的机器学习方法，能够根据训练样本建立分类模型，并对新样本进行分类。我们将提取的纹理特征作为SVM的输入，训练分类模型并对图像进行分类。
4.实验结果
我们在一些真实的高分遥感图像数据集上进行了实验，评估了我们提出的方法的性能。实验结果表明，我们的方法可以有效地提取遥感图像的纹理特征，并实现高准确率的分类。
5.结论
本文提出了一种基于多尺度分割的高分遥感图像变异函数纹理提取和分类方法。实验结果表明，我们的方法能够有效地提取遥感图像的纹理特征，并实现准确的分类。未来，我们将进一步研究改进我们的方法，以提高遥感图像的纹理特征提取和分类效果。
参考文献：
[1]LiuB,ZhangL,WangW,etal.Amulti-scalebasedlandcoverclassificationmethodusinggeographicobject-basedimageanalysis.InternationalJournalofRemoteSensing,2017,38(2):318-332.
[2]ChenZ,WangX,LiW.Improvedobject-basedclassificationofhigh-resolutionremotelysensedimageryusingcombinedpixel-levelfeatures.InternationalJournalofRemoteSensing,2019,40(7):2516-2535.
[3]WangZ,WangX,JungSY,etal.AMulti-SpectralImageClassificationApproachBasedonDeepLearningfortheEighthWorldView-2Data.RemoteSensing,2020,12(4):640.