[发明专利]基于上下文关系的多分辨率遥感图像复合分类方法

摘要

本发明为一种基于上下文关系的多分辨率遥感图像复合分类方法，首先进行局部训练区域内的配准，其次对低分辨率图像进行分类特征提取，然后基于前两个步骤，在训练区域内，利用分类特征进一步建立基于条件随机场模型的上下文关系，最后根据前三个步骤得到条件随机场模型后进行全局分类，将训练好的模型推广至整个低分辨率图像覆盖区域，对广域低分辨率图像进行分类，本方法综合利用多分辨率遥感图像，构建像素间的上下文关系，考虑了地物分布的空间连续性，并由条件随机场模型提供了对多分类特征的支持，从而解决高精度的广域低分辨率遥感图像的分类问题。

主权项

1.基于上下文关系的多分辨率遥感图像复合分类方法，包括以下步骤，步骤一，进行局部训练区域内的配准：首先，选择一个或者一个以上同时具有高低分辨率图像且包含各类地物类别的局部区域作为训练区域，其次，根据高低分辨率图像的分辨率比例关系对高分辨率图像进行分辨率整数倍率调整，使得高低分辨率比例为整数倍，最后，对高低分辨率图像进行局部空间配准；步骤二，对低分辨率图像进行分类特征提取；步骤三，基于前两个步骤，在训练区域内，利用分类特征进一步建立基于条件随机场模型的上下文关系：首先，根据上下文关系构建低分辨率图像的分类特征序列，作为条件随机场模型的输入观测随机序列，其次，高分辨率图像分类结果降分辨率后生成与分类特征序列对应的标注序列，最后，通过训练集获取条件随机场模型参数；步骤四，根据前三个步骤得到条件随机场模型后进行全局分类，将训练好的模型推广至整个低分辨率图像覆盖区域，对广域低分辨率图像进行分类：首先，根据训练时的上下文关系生成对应的低分辨图像分类特征序列，再根据公式和利用训练好的条件随机场模型参数获得像元的各类别条件概率，最后采用最大条件概率准则进行全局分类得到各像元对应的最终地物类别，其中，E(Y，X)为条件随机场的势函数，由一元势函数g_i(y_i，X)和二元势函数f_ij(y_j，y_i，X)组成，其中一元势函数g_i(y_i，X)表示分类特征与类别标签的关系，二元势函数f_ij(y_j，y_i，X)表示遥感图像中相邻像元之间的空间上下文关系，λ_ij和μ_i分别是势函数f_ij(y_j，y_i，X)和g_i(y_i，X)的权重，Z(X)是对所有可能序列的归一化因子，