时空数据挖掘与信息服务20-结合支持向量机与粒度计算的高分影像面向对象分类.docVIP

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2017-07-23 发布于浙江
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时空数据挖掘与信息服务20-结合支持向量机与粒度计算的高分影像面向对象分类.doc

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结合支持向量机与粒度计算的高分影像面向对象分类【研究目的】面向对象思想在高分辨率遥感影像处理与分析中已越来越受研究者的关注。人类的认知能力可分为粒化、组织和因果，其中粒化是指将整体分解为部分，组织是指将部分合并为整体，而因果是指原因与结果间的关联。粒度计算旨在将整体分解成局部，直至能直接求解的基本问题，进而将局部问题的解合并得到整体问题的解。将支持向量机与基于粗糙集的粒度计算相结合进行高分辨率遥感影像面向对象的分类。【研究方法】采用基于相位一致梯度与前景标记的分水岭变换获取对象。梯度幅值图相位一致算子得到结合支持向量机与粗糙集粒度计算的高分辨率遥感影像面向对象分类方法，包括对象获取、颗粒生成及颗粒判别三个过程，如下图所示：图1 分类方法框架其中，“颗粒。【实例分析及应用】利用4种不同核函数的SVM构建论域U上的等价关系。通过对论域进行聚类，产生颗粒结构，并依次进行交集运算，得到图1所示基本划分。图1 聚类颗粒表1 颗粒间的空间相邻关系（部分） G1 G2 G3 G4 G5 G6 G1 0.3628 0.1054 0.0351 0.1429 0.2041 0.0523 G2 0.1054 0.0003 \ 0.1061 0.0183 0.1687 G3 0.0351 \ 0.0158 0.0203 \ \ G4 0.1429 0.1061 0.0203 2.4034 \ \ G5 0.2041 0.0183 \ \ 0.9297 \ G6 0.0523 0.1687 \ \ \ 2.4570 （a）原图（b）分类标记结果图2 本方法分类结果地理空间信息提取中南大学地理信息系 E-mail：dengmin@csu.edu.cn