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利用光谱和超像素引导的形态学剖面对ForestPA在高分辨率遥感影像分类中的评估

DOI:10.1080/22797254.2019.1565418 期刊:European Journal of Remote Sensing 出版年份:2019 更新时间:2025-09-23 15:23:52
摘要: 在甚高分辨率(VHR)遥感(RS)分类任务中,传统的基于像素的上下文信息提取方法(如形态学剖面(MPs)、扩展形态学剖面(EMPs)以及具有有限数量、尺寸和形状结构元素(SEs)的部分重构形态学剖面(MPPR))无法完美匹配图像中所有目标的大小和形状。为克服这一局限,我们引入了新颖的空间特征提取器——超像素引导的形态学剖面(SPMPs),其中超像素被用作重构开运算和重构闭运算中的结构元素。此外,为避免超像素内异常最大值和最小值可能带来的副作用,采用了超像素的平均像素值(SPMPsM)。同时,提出了一种新的基于惩罚先前树属性的决策森林方法ForestPA,并通过在三项VHR多/高光谱遥感图像分类任务上的对比研究进行评估。实验采用支持向量机及基准集成分类器(包括装袋法、AdaBoost、MultiBoost、ExtraTrees、随机森林和旋转森林)。实验结果证实,相较于MPs和MPPR,所提出的SPMPs和SPMPsM具有有效性和更优的性能。此外,从计算效率和分类精度角度看,ForestPA仅优于装袋法,且不适用于从高维海量样本中学习。
作者: Alim Samat,Sicong Liu,Claudio Persello,Erzhu Li,Zelang Miao,Jilili Abuduwaili
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研究概述 实验方案 设备清单

通过引入新型空间特征提取器(SPMPs和SPMPsM)并评估新决策森林算法ForestPA,克服高分辨率遥感影像分类中传统基于像素的上下文信息提取方法的局限性。

所提出的SPMPs和SPMPsM方法对超高分辨率遥感图像分类有效,其中SPMPsM在某些场景中表现更优。ForestPA仅优于装袋法,但在处理高维数据时计算效率低下且精度低于ExtraTrees和随机森林等其他集成方法。未来工作包括自适应参数选择及采用高性能计算加速处理。

ForestPA的训练效率较低,尤其在高维数据情况下,且在大样本量或高波段相关性时可能表现不佳。超像素数量和尺度步长需要根据图像及目标特性进行调参。

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