融合词袋模型与空间关联的高分辨率遥感图像分类方法研究

项目名称： 融合词袋模型与空间关联的高分辨率遥感图像分类方法研究

项目编号： No.41171321

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 汪闽

作者单位： 南京师范大学

项目金额： 60万元

中文摘要： 作为解决高分辨率遥感图像智能信息提取这一难题的可行方案，面向对象的图像分析技术已成为遥感应用的热门研究领域。但该技术在图像分割与特征基元构建、分类尺度选择、视觉特征使用、空间关系应用、分类模型设计等许多方面值得进一步研究和完善。本申请面向高空间分辨率遥感图像信息提取任务，从特征使用、分类器设计的角度对该技术开展研究，并提出新型遥感图像分类方法。在利用图像分割等技术实现特征基元获取的基础上，申请研究基元全局、局部视觉特征提取和融合应用的新方法以实现基于词袋模型的面向对象遥感图像分类，进而研究自动学习基元间空间关联知识的关联分类方法以补充、修正分类模型，从而实现高分遥感图像的高精度分类。研究综合考虑了特征基元内视觉单词组合以及基元间空间关联这两种分类线索，将有助于提高面向对象图像分析技术的方法性能，以及提高分类规则构建的智能化、自动化程度，为此具有重要的科学意义和应用前景。

中文关键词： 高分辨率遥感；分类；空间关联；词袋模型；图像分割

英文摘要：

英文关键词： high resolution remote sensing；classification；spatial association；bag-of-words model；image segmentation