J4 ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (3): 881-886.
陈永良|李学斌|林楠
CHEN Yong-liang, LI Xue-bin, LIN Nan
摘要:
遥感图像异常识别是遥感应用领域一个颇受关注的研究课题,在军事目标识别和自然环境保护等许多领域都有潜在应用价值。不妨假设遥感图像背景像素分布于随空间位置缓慢变化的一系列高斯超椭球体内,异常像素则分布于超椭球体之外。在这种假设前提下,首先应用Weiszfeld方法估算遥感图像中一系列高斯超椭球体的重心和波段协方差矩阵;然后,计算各像素到对应的超椭球体重心的马氏距离,并用直方图法确定马氏距离的异常下限;最后,把马氏距离高于异常下限的像素作为异常像素识别出来。在GDAL遥感图像数据输入输出函数库基础上,用VC++语言开发了遥感图像像素级异常识别的算法程序;用美国亚特兰大TM图像进行了方法的应用实验研究。结果表明,该方法对遥感图像中的局部异常具有很好的识别效果。
中图分类号:
[1] | 王明常, 张馨月, 张旭晴, 王凤艳, 牛雪峰, 王红. 基于极限学习机的GF-2影像分类[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2018, 48(2): 373-378. |
[2] | 陈永良,路来君,李学斌. 多元地球化学异常识别的核马氏距离方法[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2014, 44(1): 396-408. |
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