[发明专利]面向遥感影像分类的样本自动选取方法

摘要

本发明提供一种面向遥感影像监督分类过程的全自动样本选择方法，属于计算机遥感影像信息处理技术领域。该方法主要应用决策树方法实现地学知识与专家知识的融入并以此自动选择样本，首先根据各种指数、波谱及经验知识建立标准决策树，然后自动剪枝并形成针对当前影像的分类决策树，再采用此分类树自动选择样本，同时针对不同分类器的要求或特定的分类任务引入隶属度以自动调整候选样本分布，在完善自动分类流程的同时保证样本选择精度，最终配合监督分类可以取得良好的分类效果。

主权项

一种遥感影像全自动样本选择的实现方法，其特征在于包括以下的实施步骤：步骤1，根据指数知识和波谱知识建立标准决策树，预设相应的标准类别库；步骤2，从预设的标准类别库中选定针对当前影像所需的类别，并根据选定的类别对标准决策树进行剪枝，形成对应的分类决策树；步骤3，从影像中随机选取一个候选样本点，依据分类决策树每一层级的判断指标确定该候选样本点对应于每个类别的隶属度，并根据最近的隶属关系确定其类别，作为该类别的样本点；步骤4，对于每个类别，统计其相应于隶属度值的分布情况，按照与隶属度成正比(或指数关系)的分布原则，剔除多余样本，或者补足缺失样本；步骤5，重复步骤3，直至所选样本满足步骤4中的统计要求；步骤6，每个类别都达到符合相应的样本分布要求和数量时，以样本对应的全部波段值作为多维输入，选择合适的分类器，进行样本的训练，并对影像进行分类，形成最终的分类图。