【摘 要】
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为了实现输电线路的合理、高效规划,如何准确、快速地进行遥感图像的地表覆盖物分类是值得研究的问题.该文针对高分辨率遥感图像地表覆盖物分类问题,提出了一种基于超像素的方法,其相对于基于像元的方法,减少了椒盐噪声,效率更高,有利于后续的GIS应用.该方法分为图像分割、特征提取、图像分类三个步骤.首先,通过SLIC算法将遥感图像划分为若干个大致均匀的超像素;接着,对超像素的颜色特征、纹理特征进行特征提取;最后,将提取出的超像素特征作为随机森林算法的输入,对超像素进行分类.该文使用提出的方法在泰日线遥感图像上进行测
【机 构】
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国网上海市电力公司工程建设咨询分公司,上海200120;同济大学电子与信息工程学院,上海201800
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为了实现输电线路的合理、高效规划,如何准确、快速地进行遥感图像的地表覆盖物分类是值得研究的问题.该文针对高分辨率遥感图像地表覆盖物分类问题,提出了一种基于超像素的方法,其相对于基于像元的方法,减少了椒盐噪声,效率更高,有利于后续的GIS应用.该方法分为图像分割、特征提取、图像分类三个步骤.首先,通过SLIC算法将遥感图像划分为若干个大致均匀的超像素;接着,对超像素的颜色特征、纹理特征进行特征提取;最后,将提取出的超像素特征作为随机森林算法的输入,对超像素进行分类.该文使用提出的方法在泰日线遥感图像上进行测试,取得了有效的结果.
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