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面向对象影像分类中基于最大化互信息的特征选择
引用本文:吴波,朱勤东,高海燕,周小成.面向对象影像分类中基于最大化互信息的特征选择[J].国土资源遥感,2009(3):30-34.
作者姓名:吴波  朱勤东  高海燕  周小成
作者单位:福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州,350002
基金项目:国家自然科学基金,福建省科技厅重点项目,教育部重大项目培育资金项目 
摘    要:高分辨率影像面向对象分割后产生了大量的光谱、形状以及纹理特征,如何抽取出最佳特征子集是遥感影像识别的重要问题.本文利用最大化互信息统计独立准则抽取最优特征子集,提高了面向对象遥感影像分类精度.基本过程包含以下3个方面:首先,利用eCoginition软件对高分辨遥感影像进行对象分割;然后,基于互信息最大关联、最小冗余准则(mRMR)获取优选的特征子集;最后,基于支持向量机分类器完成影像分类.以福建省漳州市QuickBird数据为例的实验表明,该方法能够有效提高遥感影像的分类精度,平均误分率降低了约4%.

关 键 词:互信息  特征选择  面向对象分类  高分辨

FEATURE SELECTION BASED ON MAXIMAL MUTUAL INFORMATION CRITERION IN OBJECT-ORIENTED CLASSIFICATION
WU Bo,ZHU Qin-dong,GAO Hai-yan,ZHOU Xiao-cheng.FEATURE SELECTION BASED ON MAXIMAL MUTUAL INFORMATION CRITERION IN OBJECT-ORIENTED CLASSIFICATION[J].Remote Sensing for Land & Resources,2009(3):30-34.
Authors:WU Bo  ZHU Qin-dong  GAO Hai-yan  ZHOU Xiao-cheng
Institution:Key Lab of Spatial Data Mining and Information Sharing of Ministry of Education;Fuzhou University;Fuzhou 350002;China
Abstract:It is a key problem to select optimal features from the total set where spectral,geometric,shape,texture features and some other features are extracted by the process of image segmentation in object-oriented classification.In this paper,the authors present a method for selecting good features from object-oriented image segmentation according to the maximal statistical mutual information dependency criterion so as to improve the classification accuracy of high spatial resolution image.The proposed method is ...
Keywords:Mutual information  Feature selection  Object-oriented classification  High spatial resolution image  
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