融合光谱与纹理特征的多光谱遥感图像智能分类法

本文主要探讨了一种创新的多光谱遥感图像地物分类方法，由胡蕾和侯鹏洋两位作者共同提出，针对高分辨率多光谱遥感图像中存在的光谱特征分类易产生噪声的问题。他们意识到，单纯依赖光谱特征进行地物识别可能无法有效抑制噪声，因此，他们将纹理特征融入到分类体系中，以提高分类的精确性和稳定性。 在方法实施过程中，首先，作者们利用四叉树技术对多光谱遥感图像进行分块处理。这种技术可以将复杂的图像分割成更小的区域，便于同时提取光谱特征和纹理特征。光谱特征反映了地物的基本物理属性，如植被、土壤和水体的不同吸收和反射特性，而纹理特征则揭示了图像局部的灰度分布和结构信息，有助于识别纹理相似但光谱特征相近的地物类别。 接着，支持向量机（SVM）被用来对这些图像块进行地物分类。SVM作为一种强大的监督学习算法，能够有效地处理高维数据，通过构建最优决策边界，将不同类别的地物区分开来。通过这种方式，纹理特征的引入增强了分类的区分度，降低了噪声的影响。 为了确保分类结果的边界清晰，文章还提及了区域增长方法的应用。这种方法可以连续扩展已分类的像素，直到找到相邻区域并确定其归属，从而形成连贯的地物区域，减少分类边界的模糊性。 实验部分，作者选取了Quickbird多光谱遥感图像作为测试样本。结果显示，该方法在地物分类精度、区域一致性以及噪声抑制方面表现出色，验证了融合光谱和纹理特征策略的有效性。 关键词包括多光谱遥感图像、地物分类、图像分块、光谱特征、纹理特征以及支持向量机（SVM）。这篇论文不仅提供了一种改进的遥感图像处理技术，也为多光谱遥感数据分析中的噪声控制和精度提升提供了新的思路和实践经验。通过这种结合光谱和纹理特征的分类方法，科研人员有望在实际应用中提高遥感数据的解析能力，为地理信息系统（GIS）、农业监测、环境管理等领域提供更为准确的数据支持。