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基于像斑的多光谱影像跨尺度分类研究
引用本文:林丽群,舒宁,龚龑,肖俊.基于像斑的多光谱影像跨尺度分类研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2009,34(1).
作者姓名:林丽群  舒宁  龚龑  肖俊
作者单位:武汉大学遥感信息工程学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
基金项目:国家重点基础研究发展规划(973计划),国家自然科学基金 
摘    要:提出了一种新的多尺度像斑模型,充分利用多尺度像斑模型所提供的尺度纵向信息,并结合决策树的分类方法来实现跨尺度分类,而不直接进行最佳尺度选择。实验结果证明,跨尺度方法较单一尺度分类能更准确地区分地物,从而提高分类精度。

关 键 词:多光谱  影像分割  像斑分析  决策树  多尺度

Application of Decision Tree on Multispectral Images Based on Segment and Scale-Span Features
LIN Liqun,SHU Ning,GONG Yan,XIAO Jun.Application of Decision Tree on Multispectral Images Based on Segment and Scale-Span Features[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2009,34(1).
Authors:LIN Liqun  SHU Ning  GONG Yan  XIAO Jun
Abstract:Existing classification methods,based on the homogeneous-region,mostly involve the best segmentation criterion choice.Using the so-called best-scale to classify the multi-scale objects defined by human subjectivity,the paper doesn't think it is the best way for classification.So the paper proposes a new multi-scale homogeneous-region model,fully using the longitudinal information which the homogeneous-region model provides,and adopting the scale-span classification method based on decision tree to improve the accuracy,without selecting the best-scale data.The result shows this method can distinguish objects accurately and improve the precision than sole scale classification.
Keywords:multispectral image  segmentation  segment  decision tree  scale-span
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