传统的分类方法仅仅基于像素光谱特征,不适合于高分辨率遥感影像.本文提出了一种新的基于商空间理论,面向对象的高分辨率遥感影像分类方法,即综合云模型、模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术.针对决定分类效果的两个因素,影像分割和分类算法,分别做出了一些改进.第一,本文提出了一个自适应的基于云模型的区域增长分割策略.第二,本文提出了一个新的基于商空间理论,结合模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术.从实验结果来看,本文提出的方法,在分割效果上基本能满足人眼的视觉要求,在分类精度上比传统的分类方法有更高的准确性,而且能实现分类过程的自动化.
商空间 面向对象分类 自适应区域增长 云模型 模糊支持向量机