關鍵詞：高空間遙感影像 l0平滑 超像素 非監督分類 分類精度 

摘要：針對基于像元的非監督分類方法對高空間遙感影像分類時易形成“椒鹽”噪聲和產生大量錯分、漏分的問題,提出了一種結合L0平滑和超像素的非監督分類方法.首先采用L0算法對高空間遙感影像進行平滑操作,減少大量圖像噪聲及冗余信息;然后采用簡單的線性迭代聚類(SLIC)超像素方法處理平滑后圖像,進一步抑制椒鹽現象的同時降低處理復雜度,得到初始聚類圖;最后采用K-means非監督分類方法得到最終分類結果圖.為驗證本文提出的方法,選取3景高空間遙感影像作為實驗數據.試驗結果表明,采用提出的方法能準確對地物分類,且總體精度分別達到了72.46%、77.55%和78.44%,Kappa系數分別達到0.788、0.779和0.779.提出方法能有效解決分類中存在的“椒鹽”現象,可提高分類精度,對高空間遙感影像分類具有一定的參考價值.

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