【摘 要】
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针对基于光谱信息的遥感监督分类精度低以及分类结果中交界处错分和内部存在小面积图斑的问题,提出了一种结合图像纹理信息的监督分类方法和基于图像边缘信息的分类后处理方
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院,中城泰信（北京）信息技术有限公司
【基金项目】
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北京市科技提升计划项目(PXM2016_014224_000021)
论文部分内容阅读
针对基于光谱信息的遥感监督分类精度低以及分类结果中交界处错分和内部存在小面积图斑的问题,提出了一种结合图像纹理信息的监督分类方法和基于图像边缘信息的分类后处理方法。该方法首先利用彩色的灰度共生矩阵（color gray level co-occurrence matrix,CGLCM）提取图像的纹理信息,并将纹理图像结合原图像各个波段在ENVI 5.1平台下进行监督分类,然后采用Canny边缘检测算法提取原始影像的边缘图像,通过边缘信息对分类结果进行区域统计来改善分类结果。试验结果表明,辅以CGLCM纹理
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