[发明专利]基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统。该方法包括：获取遥感图像；采用基于马尔可夫随机场的模糊C均值算法对遥感图像进行初始分类，得到初始模糊隶属度矩阵；利用空间引力模型，计算当前迭代次数b下遥感图像中当前中心像元与每个邻域像元之间的空间吸引力；采用Sobel算子对遥感图像进行边缘检测，得到空间结构特征；依据空间结构特征，采用梯度倒数平滑法计算当前中心像元的边缘系数；依据空间吸引力和边缘系数，构建自适应权重的马尔可夫随机场；将自适应权重的马尔可夫随机场与模糊C均值算法结合，确定遥感图像的分类结果。本发明能够有效的解决边界像元和空间信息权重系数估计的问题，提高分类精度。

主权项

1.基于自适应空间信息的遥感图像分类方法，其特征在于，包括：获取遥感图像；采用基于马尔可夫随机场的模糊C均值算法对所述遥感图像进行初始分类，得到初始模糊隶属度矩阵；依据所述初始模糊隶属度矩阵，利用空间引力模型，计算当前迭代次数b下所述遥感图像中当前中心像元与每个邻域像元之间的空间吸引力；所述当前中心像元为所述遥感图像中的第i个像元；每个所述当前中心像元对应多个邻域像元；所述当前中心像元的位置与所述邻域像元的位置相邻；采用Sobel算子对所述遥感图像进行边缘检测，得到空间结构特征；依据所述空间结构特征，采用梯度倒数平滑法计算所述当前中心像元的边缘系数；依据所述空间吸引力和所述边缘系数，构建自适应权重的马尔可夫随机场；将所述自适应权重的马尔可夫随机场与模糊C均值算法结合，确定所述遥感图像的分类结果。