摘要
由于地物的复杂多样性,准确识别其分类精度对遥感数据处理具有重要意义.为提高多光谱遥感数据的分类精度,本文以Landsat 8数据为基础,提出不同尺度引导滤波特征融合NDVI与NDBI的方法,进行多光谱遥感图像的分类.首先,提取多光谱数据第一主成分作为引导图像,原图像为输入图像,依次提取滤波半径为2、4、6、8的引导滤波特征集;然后,将不同滤波半径的引导滤波特征集与图像NDVI与NDBI特征进行融合,采用支持向量机的方法进行监督分类,以此探究不同尺度的引导滤波对多光谱遥感影像分类精度的影响.试验结果表明:①引导滤波在去除噪声的同时能够较好地保留图像的边缘特征;②引导滤波可以提高多光谱遥感影像的分类精度,不同大小引导滤波半径图像在分类方面与原图像相比,较其分类精度均有不同程度的提升,最高总体精度达99.7763％,Kappa系数为0.9971;③不同尺度的引导滤波会得到不同的分类结果,当滤波半径R=2时,图像的分类精度最高.
基金项目
国家自然科学基金(42171418)
湖南省自然资源科技计划(20230122CH)
湖南省地理空间信息工程技术研究中心开放课题(HNG12023005)
湖南省高新技术产业科技创新引领计划(2021GK4001)
长沙市专家工作站专项()
维普
万方数据