多描述符和多尺度城镇建筑分类-论文.pdf

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1、第29卷第2期遥感信息vol-29，No．22014年4月RemoteSensingInformationApr．，2014多描述符和多尺度城镇建筑分类徐促1，周坚华2(1．华东师范大学地理系。上海200241；2，华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室，上海200241)摘要：主要研究城镇建筑分类，并侧重于划分小型居住建筑与其他建筑。通过设计适用于城镇建筑划分的数学描述符和构建多描述符空间，解决城镇建筑遥感数据普遍存在的“同物异谱”和“同谱异物”问题；通过将多尺度分割思想引入信息提取和分类结果整理，实现建筑分类和将离

2、散成员整理为类别对象的目标。相较于简单的光谱空间分类，该算法充分利用了遥感图像的多特征多尺度信息，以它做建筑分类的全局精度提高了7．92％。实验还对比了多描述符空间的并行和串行分类，对于复杂的含噪图像，串行分类的总体精度平均提高了5．06％。整个算法经过MArLAB仿真测试，测试结果表明，该算法对于高分辨城市遥感图像具有普适性，对划分上述建筑类型误判率较低。关键词：建筑分类；多描述符空间；多尺度分割；串行／并行分类doi：lO．3969／j．issn．1000—3177．2014．02．003中图分类号：TP79文献标识

3、码：A文章编号：1000一3177(2014)132—0017一06Multi—dimensionalDescriptorsandMulti—scaleClassificationofUrbanArchitectureXUSil，ZHOUJian—hua2(1．GPogrn户矗ySci已以cg，Eas≠C矗i打口No，‘，n口ZUniwrsi￡y，S^n以g^ni20024l；2．KPyL口6Drn￡D_o，＆Dgm户舡cnZ工竹，D胤n￡i鲫SciP竹c已，胁竹洫ryo厂Ed越m￡i鲫，E口靠@施N口Ⅲ“m洳"渺，鳓鲫

4、g^口i20024】)Abstract：Thispaperconcernstheclassificationofurbanarchitectureandhasacasestudyontheseparationbetweentheclusteredsmallresidentialbuildingsandtheotherbuildings．1nordertoclassifythetwoclassesascorrectlyasPossibleinsomemoredifficuItsituations。suchasthediff

5、erentgeographicobjectswithsimiIarspectralfeaturesorthesamegeographicobjectswithdifferentspectralfeatures，severalmathematicaldescriptors，includingspectral，textureandshapeones，andthemulti—descriptorcombinedspaceshavebeendesigned．Theideaofmulti—scalesegmentationwasa

6、ppliedtoc01lectusefulinformationduringthec王assificationandtointegratetheendmembersintoobjectsaftertkclassification．(bm弘redwiththe『esultsfmmthetypicalspectralclassification，theresultsfromtheso—calledmulti—descriptorclassificationhaveanincreaseof7．92％inaVerage910ba

7、laccuracyandthefulluseofthemult卜featureandmulti～scaleinformationofremotesensingimagerymaycontributetoit．1nsteadofclassicparallelclassi“cation，theserialclassificationwasappl；edfortheextractionofinformationfromsomeheavilynoisyimageryinmulti—descriptorspaces．Itwasre

8、vealedthatthresultsfromtheserialclassificationhaveanincreaseof5．06％inaverageglobalaccuracycompared谢ththosef啪theparallelclassificatiomSimulationtests谢thMATLABsh