利用频谱能量进行高分辨率遥感图像地物识别

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利用频谱能量进行高分辨率遥感图像地物识别

吴桂平, 肖鹏峰, 冯学智, 王珂

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2011 > 36(11): 1294-1297

吴桂平, 肖鹏峰, 冯学智, 王珂. 利用频谱能量进行高分辨率遥感图像地物识别[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1294-1297.

引用本文:

吴桂平, 肖鹏峰, 冯学智, 王珂. 利用频谱能量进行高分辨率遥感图像地物识别[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1294-1297.

WU Guiping, XIAO Pengfeng, FENG Xuezhi, WANG Ke. Object Recognition for High-resolution Remotely Sensed Imagery Based on Energy in Frequency Domain[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1294-1297.

Citation:

WU Guiping, XIAO Pengfeng, FENG Xuezhi, WANG Ke. Object Recognition for High-resolution Remotely Sensed Imagery Based on Energy in Frequency Domain[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1294-1297.

利用频谱能量进行高分辨率遥感图像地物识别

¹南京大学地理信息科学系,南京市汉口路22号210093

基金项目: 国家高技术研究发展计划资助项目(2008AA12Z106);国家自然科学基金资助项目(40801166,40771137)

作者简介:
吴桂平，博士生，研究方向为遥感影像处理。

中图分类号: P237.4

Object Recognition for High-resolution Remotely Sensed Imagery Based on Energy in Frequency Domain

¹Department of Geographical Information Sciences,Nanjing University,22 Hankou Road,Nanjing 210093,China

Funds: 国家高技术研究发展计划资助项目(2008AA12Z106);国家自然科学基金资助项目(40801166,40771137)

摘要: 提出了一种基于频谱能量的高分辨率遥感图像地物识别方法。首先将预处理后的典型地物的遥感图像通过傅立叶变换从空间域转变到频率域,然后用位于频谱中心的一个矩形窗口提取频谱图上对能量贡献起主导作用的低阶频谱能量系数作为目标识别的主要特征值,并利用该特征值结合SVM分类方法对目标地物样本进行识别和分类。研究结果表明,每种地物样本均获得了较高的识别结果,总体精度达到了88.96%。
- 地物识别 /
- 特征提取 /
- 频谱能量
Abstract: An object recognition method for high-resolution remotely sensed imagery based on energy in frequency domain was proposed.Firstly,the pre-processed remote sensing images of typical objects were transformed from spatial domain into frequency domain by using the two-dimensional fast Fourier transform processing.Then the selected coefficients were composed feature vectors and sent into SVM(support vector machine) for training.Finally,SVM was used for recognition for test samples of typical objects,and the effect of feature window length on the object recognition rate has been investigated.The experimental results show that each object sample achieves comparatively high correct recognition rate when the width of feature window is 6,and the overall recognition rate is up to 88.96%.
- object recognition /
- feature extraction /
- energy in frequency domain

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[3]	陈志坤, 江俊君, 姜鑫维, 白露, 蔡之华. 一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(4): 504-510. doi: 10.13203/j.whugis20180267
[4]	李帆, 夏吉喆, 黄赵, 李晓明, 李清泉. 顾及停留位置特征提取的个人位置预测方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(12): 1970-1980. doi: 10.13203/j.whugis20200068
[5]	罗亦泳, 姚宜斌, 黄城, 张静影. 基于改进VMD的变形特征提取与分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(4): 612-619. doi: 10.13203/j.whugis20180286
[6]	张春森, 胡艳, 于振, 崔卫红, 吴蓉蓉. 全连接条件随机场高分辨率遥感影像面状地物交互提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(10): 1594-1601. doi: 10.13203/j.whugis20190137
[7]	何亚坤, 艾廷华, 杜欣, 禹文豪. 网络空间向量剖分法识别城市路网网格模式 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(1): 138-139. doi: 10.13203/j.whugis20150757
[8]	陈铁桥, 柳稼航, 朱锋, 王一豪, 刘佳, 陈杰. 适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(2): 311-317. doi: 10.13203/j.whugis20150290
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[12]	陈敏, 邵振峰. 一种稳健的高效角点特征提取变换 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(12): 1142-1147.
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利用频谱能量进行高分辨率遥感图像地物识别

¹南京大学地理信息科学系,南京市汉口路22号210093

基金项目: 国家高技术研究发展计划资助项目(2008AA12Z106);国家自然科学基金资助项目(40801166,40771137)

作者简介:
吴桂平，博士生，研究方向为遥感影像处理。

收稿日期: 2011-09-15
刊出日期: 2011-11-05

中图分类号: P237.4

关键词:

摘要: 提出了一种基于频谱能量的高分辨率遥感图像地物识别方法。首先将预处理后的典型地物的遥感图像通过傅立叶变换从空间域转变到频率域,然后用位于频谱中心的一个矩形窗口提取频谱图上对能量贡献起主导作用的低阶频谱能量系数作为目标识别的主要特征值,并利用该特征值结合SVM分类方法对目标地物样本进行识别和分类。研究结果表明,每种地物样本均获得了较高的识别结果,总体精度达到了88.96%。

English Abstract

吴桂平, 肖鹏峰, 冯学智, 王珂. 利用频谱能量进行高分辨率遥感图像地物识别[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1294-1297.

引用本文:

吴桂平, 肖鹏峰, 冯学智, 王珂. 利用频谱能量进行高分辨率遥感图像地物识别[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1294-1297.

WU Guiping, XIAO Pengfeng, FENG Xuezhi, WANG Ke. Object Recognition for High-resolution Remotely Sensed Imagery Based on Energy in Frequency Domain[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1294-1297.

Citation:

WU Guiping, XIAO Pengfeng, FENG Xuezhi, WANG Ke. Object Recognition for High-resolution Remotely Sensed Imagery Based on Energy in Frequency Domain[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1294-1297.

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