利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类

针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题，提出了一种利用OpenStreetMap （OSM）数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同，该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先，基于OSM数据提供的地物类别和位置信息进行样本标注，为了降低OSM数据中少量错误信息对分类结果的影响，采用聚类分析的方法对样本进行提纯；其次，使用形态学轮廓来提取影像的结构特征，挖掘高分辨率遥感影像丰富的空间信息，与光谱特征相叠加并输入分类器进行分类。试验证明，本文提出的方法能够有效避免人工样本标注所需要的人力物力；同时，联合影像的光谱空间特征能够更好地描述地物特性，得到较高的分类精度。