33—36,2012
doi;10. 3969/j. issn. 1674-3636. 2012. 01.33
地质学刊
第36卷第1期
一种基于光谱角和光谱距离自动加权融合分类方法
余先川，安卫杰，吕中华，邹伟
（1.北京师范大学信息科学与技术学院，北京100875：2.中国地质科学院矿产资源研究所，北京 100037）
摘要：高分辨率遥感影像分类一直是业内研究的热点之一，考虑到影像地物光谱角和光谱距离在分类中具有较好的互补性，提出了一种基于光谱角和光谱距离自动加权融合的分类方法，对传统多分类器分类的融合策略进行改进，能够在训练阶段根据样本自动地调整好各分类器对各类别进行分类的权重系数，使得融合后的分类结果更加科学和准确。QuickBird影像的分类实验表明，方法的分类精度明显优于单纯的光谱角或距离法，可广泛用于各种高分辨率影像的分类识别。
关键词：分类；光谱角；光谱距离；逐感；空间数据：QuickBird
文章编号：16743636(2012)01003304
中图分类号：TP392 0引言
文献标识码：A
识别中得到广泛的应用（Naucketal，1997；Hoet al，2002）；人工神经网络（ANNs）也较早地应用于遥感分类中，其中多层感知器模型应用最为广泛，随
遥感影像分类是将遥感影像（彭望绿等，2003）中的每个像元划归到不同类别中去的过程，它主要经历了两个发展阶段（刘仁钊等，2005）：从最原始的目视解译到后来的用计算机进行分类。从分类的层次来看，可将分类方法划分为基于像元的分类和面向对象的分类（曹宝等，2006）。基于像元分类法是遥感影像分析的经典方法，在技术和应用上都已经很成熟，主要包括无监督分类和监督分类（梅安新等,2001)。无监督分类是在没有先验类别知识的情况下，根据图像本身的统计特征及自然点群的分布情况来划分地物类别的分类处理。常用的方法有贝叶斯学习、最大似然度分类和聚类等。监督分类最显著的特点是先进行训练再进行分类。常用的监督分类法有（遥李爽等，2002；李石华等，2005；潘建刚等，2004）：平行六面体法、波谱角、最短距离、最近邻、马氏距离、最大似然法、决策树等。后来又将新的分类方法和模式识别理论不断地引人到遥感影像分类识别的应用中，比如，针对遥感信息的分析具有不确定性、多解性和模糊性，模糊分类日益成为遥感数字图像处理的有效手段，在遥感影像分类
着神经网络理论的发展，许多学者分别提出了应用 BP网、径向基函数神经网络、Hopfield网等对遥感影像进行监督分类（张宝光，1998；陈玉敏，2002）。随着多分类器结合方法的研究在模式识别领域逐渐兴起，多分类器融合分类思想也逐渐在遥感图像分类领域也得到应用（柏延臣等，2005）。
对于遥感影像，为了提高分类结果的稳定性和可靠性，有不少学者提出将多分类器融合的思想用于遥感分类。这些方法的研究和应用在一定程度上使得分类精度得到提升，但是其中仍存在的一些问题值得进一步研究和改进。比如，在分类器的选择方面，存在盲目地追求分类器的多和全，而缺乏对分类器之间的互补性的考虑。实际上，在多分类融合的分类中，只有互补性好的分类器才能在分类中发挥更大的作用，而那些互补性差的分类器（表现为分类结果完全一致)在分类中所发挥的作用并不大，反而会降低整体分类的效率。另外，在分类结果融合方面所采用的方法过于简单，通常采用的分类结果融合方法是“投票法"和“求均值法”，这些方法缺少对各个分类器贡献大小的考虑且算法的灵活性不足。
收稿日期：2012-01-05；编辑：陆李带
基金项目：国家高科技研究发展计划（2007AA12Z156）；国家白然科学基金（40672195,41072245）：北京市白然科学基金（4102029）作者简介：余先川（1967一），男，博士，博士生导师，主要从事逐感影像与地质信息处理与分析，E-mail:yuxianchuan@163.com
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