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与中低分辨率影像相比,在高分辨率影像上,除了具有丰富的光谱特征外,地物的 结构、形状和纹理等空间细节特征更丰富 [3] ,随着空间分辨率的提高,使地面上相同面 积对应在影像上的像元数目也随之增加,因此基于传统像元分类的效率被限制。另外, 传统基于像元的分类方法,主要依据像元反映的光谱特征统计值进行分类 [4] ,分类过程 中很大程度地忽略了区域的纹理、结构、形状、以及与邻近像元的关系等特征,会导致 分类精度降低 [5] 。而且,高分辨率影像的像元之间存在较强的异质性,传统基于像元分 类方法的结果图中,更容易出现“椒盐噪声”,影响分类精度,后期需要投入大量的人 力和时间进行后处理,代价过大。尽管,有学者将模糊集和神经网络等技术应用于传统 基于像元的分类方法中,实验结果也证明了这样可以在一定程度上可以提高分类的精度 [6] [7] 。尽管如此,影像中的纹理、形状和上下文等特征在分类过程中的应用仍受到很大 的限制 [8] ,这些特征对于地物的分类和提取来说往往又比较重要。
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lemonwumiao
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