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基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法
标题：基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法
摘要：
高分辨率遥感影像分类是遥感技术中一个重要的研究领域。在现实应用中，利用遥感影像进行目标分类具有广泛的应用前景，包括城市规划、土地利用、环境监测等。本文提出了一种基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法。该方法通过纹理特征的提取和分类器的构建，实现对高分辨率遥感影像的分类。实验结果表明，该方法在高分辨率遥感影像分类中具有较好的准确度和鲁棒性。
关键词：高分辨率遥感影像，纹理特征，分类方法
1.引言
高分辨率遥感影像具有丰富的信息量和广泛的应用价值。在遥感影像分类中，纹理特征是一种重要的特征，可以用于描述目标的空间分布和结构特征。因此，基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法具有重要的研究价值。
2.相关工作
目前，已有许多方法用于高分辨率遥感影像的分类。常见的方法包括基于像元的分类方法和基于对象的分类方法。然而，这些方法在面对高分辨率遥感影像时，往往存在准确性不高和计算量大的问题。因此，寻找一种高效准确的分类方法是十分必要的。
3.纹理特征的提取
纹理特征是用于描述目标的表面细节和统计规律的特征。纹理特征提取是高分辨率遥感影像分类的关键步骤之一。常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器和局部二值模式（LBP）。这些方法可以有效地提取遥感影像的纹理特征，用于后续的分类过程。
4.分类器的构建
分类器是高分辨率遥感影像分类的核心部分。根据具体需求，可以选择不同的分类器进行构建。常见的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）。这些分类器在高分辨率遥感影像分类中已经取得了较好的效果。因此，在本方法中将借鉴这些分类器的优点，结合纹理特征进行分类器的构建。
5.实验结果与分析
为了验证基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法的有效性，本文选取了一组高分辨率遥感影像进行实验。实验结果表明，本方法在分类准确度和鲁棒性方面优于传统的分类方法。此外，本方法还具有较低的计算复杂度，能够在较短的时间内完成分类任务。
6.结论
本文提出了一种基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法。该方法通过纹理特征的提取和分类器的构建，实现了对高分辨率遥感影像的分类。实验结果表明，该方法具有较好的分类准确度和鲁棒性，在实际应用中具有较高的实用性和可行性。未来的研究可以进一步优化该方法，并探索其他特征提取方法和分类器的组合，以提高高分辨率遥感影像分类的精度和效率。
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