- 专利标题: 基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统
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申请号: CN201910220213.8申请日: 2019-03-22
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公开(公告)号: CN109829519B公开(公告)日: 2020-04-03
- 发明人: 王阳萍 , 党建武 , 金秋含 , 杨景玉 , 张振海 , 闵永智 , 陈永 , 杨艳春 , 沈瑜 , 林俊亭 , 张鑫 , 张雁鹏
- 申请人: 兰州交通大学
- 申请人地址: 甘肃省兰州市安宁区安宁西路88号
- 专利权人: 兰州交通大学
- 当前专利权人: 兰州交通大学
- 当前专利权人地址: 甘肃省兰州市安宁区安宁西路88号
- 代理机构: 北京高沃律师事务所
- 代理商 程华
- 主分类号: G06K9/62
- IPC分类号: G06K9/62
摘要:
本发明公开了一种基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统。该方法包括:获取遥感图像;采用基于马尔可夫随机场的模糊C均值算法对遥感图像进行初始分类,得到初始模糊隶属度矩阵;利用空间引力模型,计算当前迭代次数b下遥感图像中当前中心像元与每个邻域像元之间的空间吸引力;采用Sobel算子对遥感图像进行边缘检测,得到空间结构特征;依据空间结构特征,采用梯度倒数平滑法计算当前中心像元的边缘系数;依据空间吸引力和边缘系数,构建自适应权重的马尔可夫随机场;将自适应权重的马尔可夫随机场与模糊C均值算法结合,确定遥感图像的分类结果。本发明能够有效的解决边界像元和空间信息权重系数估计的问题,提高分类精度。
公开/授权文献
- CN109829519A 基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统 公开/授权日:2019-05-31