面向对象AdaBoost算法在高分辨率遥感影像分类中的应用

"这篇论文探讨了利用AdaBoost算法进行高分辨率遥感影像的面向对象分类。作者们在2010年的《武汉大学学报·信息科学版》中阐述了这种方法，通过影像分割构建影像对象，结合光谱、纹理、空间等多种特征，使用AdaBoost算法进行分类，并通过QuickBird影像的实验验证了其有效性。" 高分辨率遥感影像的分析通常涉及到复杂的地物识别任务，而传统的单像元分析方法往往受限于仅考虑光谱特性。面向对象的遥感影像处理技术应运而生，它通过影像分割将具有同质性的区域组合成影像对象，这些对象包含了更多的空间、纹理等信息，提高了分类的准确性。这种方法在商业软件中已有广泛应用，展现出强大的潜力。 AdaBoost算法，全称为Adaptive Boosting，是1995年由Freund和Schapire提出的。该算法旨在通过迭代学习和分配权重，将一系列弱分类器集成到一个强分类器中，从而提高整体的分类性能。在本文中，AdaBoost被用来处理由影像分割生成的影像对象，通过综合分析多种特征（包括光谱、纹理和空间信息）来进行有效的分类。 具体实施过程中，首先采用分形网络演化算法进行影像对象的提取，这是一种根据图像的分形性质进行分割的方法，尤其适用于处理形状和结构信息丰富的高分辨率遥感影像。分形网络演化算法能够识别不同尺度下的图像特征，从而创建出更符合实际地物特性的影像对象。 在QuickBird影像的分类实验中，这种方法展示了良好的分类效果，证明了面向对象处理技术和AdaBoost算法的结合对于高分辨率影像分类是一种有效的方法。通过这种方式，不仅可以提升分类精度，还能充分利用影像中的多种非光谱信息，这对于地物识别和遥感应用有着重要的意义。 该论文强调了在高分辨率遥感影像分类中，结合面向对象处理和AdaBoost算法的重要性。这种技术的应用可以增强我们对复杂地理环境的理解，特别是在城市规划、环境监测等领域，对于提升遥感数据的分析和应用价值具有显著作用。