研究目的
利用不同类型树结构生成的形态学属性剖面（APs）和特征剖面（FPs），对遥感图像分类进行对比研究。
研究成果
对比结果证实了在遥感图像分类中，FPs相较于APs具有有效性和良好潜力。未来工作可聚焦于研究FPs在其他类型遥感数据上的应用，或将其与深度神经网络相结合。
研究不足
这些方法对所使用的树类型和属性相当敏感。该研究针对功能点（FPs）关注了特定的属性和特征，可能并未涵盖所有潜在的变化情况。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于不同树结构的属性剖面与特征剖面的遥感图像分类：对比研究
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517735
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
本文旨在对基于不同类型树结构生成的形态学属性剖面（APs）与特征剖面（FPs）进行遥感图像分类的对比研究。过去数年间，APs一直是建模图像空间与上下文信息最有效的方法之一。近期有学者提出APs的新型扩展方法——FPs，该方法在构建输出剖面时采用统计与几何特征替代像素灰度值。研究表明，当FPs从组分树（最大树与最小树）生成时，其效率优于标准APs。本研究进一步探究了它们在包含树（形状树）和分割树（α树与ω树）上的表现。全色与高光谱图像的实验结果再次证实了FPs相较于APs的优越性。
作者：
Minh-Tan Pham，Erchan Aptoula，Sébastien Lefèvre
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