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多尺度引导滤波对多光谱遥感影像分类精度的影响

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  • 万方数据
  • 维普
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.
Influence of guided filtering at different scales on the classification accuracy of multi-spectral remote sensing images

guided filteringremote sensing imageryclassification accuracysupervise classification

吕强、李朝奎、谢梦愿、李豪、陈军

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湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南湘潭411201

湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院,湖南湘潭411201

湘潭金豪软件开发有限公司,湖南湘潭411100

湖南兴天电子科技股份有限公司,湖南长沙410006

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引导滤波 遥感影像 分类精度 监督分类

国家自然科学基金湖南省自然资源科技计划湖南省地理空间信息工程技术研究中心开放课题湖南省高新技术产业科技创新引领计划长沙市专家工作站专项

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2024

10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0210

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2024.(2)
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