一种基于众数赋值的高光谱图像地物分类方法

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	一种基于众数赋值的高光谱图像地物分类方法
	初佳兰 1; 张杰 2; 任广波 2; 梁建 2; Chu Jialan 3; Zhang Jie 4; Ren Guangbo 4; Liang Jian 4
刊名	海洋科学
	2015
卷号	39 期号:2 页码:72-78
关键词	高光谱图像黄河口湿地监督分类非监督分类众数赋值
ISSN号	1000-3096
其他题名	A hyperspectral image classification method based on maximum assignment
英文摘要	提出了一种融合监督分类与非监督分类结果的高光谱遥感影像分类新方法众数赋值分类法。采用ISODATA非监督分类方法对高光谱遥感影像进行分类, 并对非监督分类结果的图斑进行标记,同时用最大似然法(ML)和支持向量机(SVM)法进行监督分类, 然后以监督分类结果对非监督分类后各斑块进行类别赋值。方法是 : 统计每个非监督分类斑块中由监督分类所获得的各类别像元数及所占比例, 将非监督分类斑块的类别赋予所占比例最高的监督分类结果的类别, 最终获得高光谱图像分类结果。研究表明 : (1)非监督分类类别数量大于10时, 其与 ML 分类结果融合的总体分类精度和 Kappa 系数均较监督分类法的分类结果好 ; (2)ML 和20个类别的 ISODATA 分类结果融合的总体精度最高, 为87.35%, 比单独 ML 的总体精度高约2个百分点 ; (3)SVM 和10个类别的 ISODATA 分类结果融合的总体精度提高最大, 较 SVM 的总体精度提高近3个百分点 ; (4)随着非监督分类类别数量的增多, 分类结果的总体精度呈现由低到高再到低的变化过程。
学科主题	Remote Sensing ; Environmental Sciences & Ecology (Provided By Clarivate Analytics)
WOS研究方向	Remote Sensing ; Environmental Sciences & Ecology
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:5391003
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.fio.com.cn/handle/2SI8HI0U/5932]
专题	业务部门_海洋物理与遥感研究室
作者单位	1.国家海洋环境监测中心, 国家海洋局海域管理技术重点实验室, 大连, 辽宁 116023, 中国; 2.国家海洋局第一海洋研究所, 青岛, 山东 266061, 中国; 3.National Marine Environmental Monitoring Center,State Key Laboratory of ocean waters Technology Management Bureau, Dalian, Liaoning 116023, China; 4.First Institute of Oceanography, State Oceanic Administration, Qingdao, Shandong 266061, China
推荐引用方式 GB/T 7714	初佳兰,张杰,任广波,等. 一种基于众数赋值的高光谱图像地物分类方法[J]. 海洋科学,2015,39(2):72-78.
APA	初佳兰.,张杰.,任广波.,梁建.,Chu Jialan.,...&Liang Jian.(2015).一种基于众数赋值的高光谱图像地物分类方法.海洋科学,39(2),72-78.
MLA	初佳兰,et al."一种基于众数赋值的高光谱图像地物分类方法".海洋科学 39.2(2015):72-78.