【摘 要】
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传统意义上,灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的计算是基于单波段遥感影像的。但在实际应用中,通常需要提取多光谱以及高光谱遥感影像的GLCM纹理。经
【机 构】
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武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079
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传统意义上,灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的计算是基于单波段遥感影像的。但在实际应用中,通常需要提取多光谱以及高光谱遥感影像的GLCM纹理。经典的应对策略是提取第一主成分影像的GLCM纹理。然而第一主成分影像并不能含有原始影像的所有信息。在此背景下,本文提出了一种基于k-均值(k-means)聚类的多通道GLCM纹理提取方法,并将其应用于遥感影像分类。其基本思想是：首先利用k-means聚类方法对多光谱/高光谱遥感影像进行灰度级量化编码,然后基于编码得到的影像提取GLCM纹理特征,并将其与原始光谱叠加输入分类器进行分类。文中GeoEye-1和AVIRIS影像实验的结果表明：多通道GLCM纹理能够有效的提高遥感影像分类的精度,并且在提高分类精度方面,其优于第一主成分影像的GLCM纹理。
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