%0 Journal Article
%T 条件随机场框架下基于随机森林的城市土地利用/覆盖遥感分类
%A 杨耘
%A 徐丽
%A 颜佩丽
%J 国土资源遥感
%P 51-55
%D 2014
%R 10.6046/gtzyyg.2014.04.09
%X 针对“基于像素的条件随机场（conditionalrandomfields，CRFs）模型能否在m级分辨率的多光谱遥感图像分类中表现良好”的问题，提出了集成图像的光谱、方向梯度直方图和多尺度多方向Texton纹理等多种线索的CRFs模型定义方法。利用上述特征，选择随机森林（randomforests，RF）定义CRFs关联势函数；利用特征对比度加权的Potts函数定义CRFs交互势函数，并且建立了多标签的RF-CRFs模型；对该模型进行分项参数训练以及基于图割的α-膨胀算法推理；利用典型城区的QuickBird多光谱图像进行模型的验证与精度评价。结果表明RF-CRFs模型的分类精度可达82.52%以上，比RF分类器的分类精度提高了3.35%。
%K 条件随机场（CRFs）
%K 空间上下文
%K 随机森林
%K 高分辨率遥感图像
%K 土地利用/覆盖分类
%U http://www.gtzyyg.com/CN/abstract/abstract1798.shtml