[发明专利]一种遥感影像地物分类方法

权利要求书

1.一种遥感影像地物分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标区域的原始高分辨率遥感影像；

基于多尺度分割方法，筛选最优分割尺度对所述原始高分辨率遥感影像进行分割，生成由地物碎片组成的拼图状遥感影像；

对所述拼图状遥感影像的地物碎片进行地物分类；

在所述拼图状遥感影像中，对同一分类的地物以同一颜色标识，生成地物分类遥感影像。

2.如权利要求1所述的遥感影像地物分类方法，其特征在于，所述获取目标区域的原始高分辨率遥感影像包括以下步骤：

获取高分辨率遥感影像；

基于几何精校正和图像融合手段处理所述高分辨率遥感影像；

生成原始高分辨率遥感影像。

3.如权利要求1所述的遥感影像地物分类方法，其特征在于，基于CART算法对所述拼图状遥感影像的地物碎片进行地物分类。

4.如权利要求3所述的遥感影像地物分类方法，其特征在于，所述基于CART算法对所述拼图状遥感影像的地物碎片进行地物分类包括以下步骤：

在所述拼图状遥感影像中，选取地物碎片组成训练数据集；

建立目标节点节点并赋予属性，计算每样属性对所述训练数据集的Gini增益值，将最小Gini增益值所对应的属性赋予所述目标节点并形成分叉；

在所述分叉中建立目标节点并重复执行上一步骤直至所述训练数据集完全分类，分类后的节点Gini值达到预设值；

建立决策树。

5.如权利要求4所述的遥感影像地物分类方法，其特征在于，在所述训练数据集中，任一地物碎片类型数量至少为1。

6.如权利要求5所述的遥感影像地物分类方法，其特征在于，所述地物碎片类型包括：植被、建筑物、水体和道路。

7.如权利要求6所述的遥感影像地物分类方法，其特征在于，任意节点的Gini值计算公式为：其中，为地物类别j在节点t中出现的比例；

所述目标节点的Gini增益值计算公式为：Gini_Gain＝p₁Gini(T₁)+p₂Gini(T₂)，其中，Gini(T₁)和Gini(T₂)为分叉后的节点Gini值，N为所述目标节点的样本数量，N₁和N₂为所述目标节点分叉后，每个分叉所包括的样本数量。

8.如权利要求7所述的遥感影像地物分类方法，其特征在于，所述预设值为0。