一种面向对象的高分辨率遥感图像分类方法

摘要

本发明提供一种面向对象的高分辨率遥感图像分类方法，包括：S1、对待处理图像进行分割处理，得到多个子图像对象；S2、获取所述子图像对象的特征信息；以及，S3、根据获取到的特征信息对所述子图像对象进行分类；其中，所述待处理图像为高分辨率遥感图像，所述子图像对象的特征信息包括子图像对象的光谱信息、形状信息和纹理信息。本发明在面向对象分类的基础上，引入了概率潜在语义分析和支撑向量机结合的分类方法，在一定程度上解决了现有技术中“同特征异类别”和“同类别异特征”识别率不高的问题，使高分辨率遥感图像的分类精度有了很大的提高，并且结合了LSA和PLSA两者的优点，有效地解决了随机初始化造成的过拟合和局部最优问题。

主权项

一种面向对象的高分辨率遥感图像分类方法，其特征在于，包括：S1、对待处理图像进行分割处理，得到多个子图像对象；S2、获取所述子图像对象的特征信息；S3、根据获取到的特征信息对所述子图像对象进行分类；其中，所述待处理图像为高分辨率遥感图像，所述子图像对象的特征信息包括子图像对象的光谱信息、形状信息和纹理信息。