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针对基于像元的非监督分类方法对高空间遥感影像分类时易形成“椒盐”噪声和产生大量错分、漏分的问题,提出了一种结合L0平滑和超像素的非监督分类方法.首先采用L0算法对高空间遥感影像进行平滑操作,减少大量图像噪声及冗余信息;然后采用简单的线性迭代聚类(SLIC)超像素方法处理平滑后图像,进一步抑制椒盐现象的同时降低处理复杂度,得到初始聚类图;最后采用K-means非监督分类方法得到最终分类结果图.为验证本文提出的方法,选取3景高空间遥感影像作为实验数据.试验结果表明,采用提出的方法能准确对地物分类,且总体精度分别达到了72.46%、77.55%和78.44%,Kappa系数分别达到0.788、0.779和0.779.提出方法能有效解决分类中存在的“椒盐”现象,可提高分类精度,对高空间遥感影像分类具有一定的参考价值. 相似文献
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针对像素级变化检测方法对高空间分辨率遥感影像进行变化检测时存在检测结果过于细碎、错检和漏检过多等问题,该文提出一种结合简单线性迭代聚类(SLIC)和主成分分析(PCA)的对象级遥感影像变化检测方法。该方法首先采用SLIC算法分别对两期遥感影像进行分割得到超像素并标记颜色;然后采用PCA法对分割标记图进行降维并采用差值运算方法对两期分割标记图进行处理得到差异图;最后采用OTSU法对差异图进行二值分割得到最终的变化检测结果。为了验证实验结果,选取两组多时相遥感影像作为实验数据。实验结果表明,该方法得到的变化检测精度分别达到95.96%和91.9%,是一种可行的变化检测方法。 相似文献
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