基于联合稀疏表达的遥感影像多尺度面向对象分类方法

本发明公开了一种基于联合稀疏表达的遥感影像多尺度面向对象分类方法，具体步骤如下：

1. 首先，挖掘遥感影像的空间特征，并结合光谱特征构造增广特征；
2. 其次，利用训练像素样本和增广特征构造过完备字典，采用过完备字典对初始分割的图斑进行联合稀疏表达；
3. 然后，基于联合稀疏表达对图斑进行均质性分析和重建效果分析；
4. 最后，根据均质性分析和重建效果分析结果判断图斑分割是否合理，对同时满足均质性水平和重建效果的图斑进行类别标识。

本发明将分割和分类过程有机结合，以获取合适的地物图斑进行分类，实现了遥感影像对象层面上的分类识别。它能获取符合目视判读的分类结果，大大提高了遥感影像的解译精度，具有重大的应用价值。

本发明公开了一种基于联合稀疏表达的遥感影像多尺度面向对象分类方法，包括步骤：首先，挖掘遥感影像的空间特征，并结合光谱特征构造增广特征；其次，利用训练像素样本和增广特征构造过完备字典，采用过完备字典对初始分割的图斑进行联合稀疏表达；然后，基于联合稀疏表达对图斑进行均质性分析和重建效果分析；最后，根据均质性分析和重建效果分析结果判断图斑分割是否合理，对同时满足均质性水平和重建效果的图斑进行类别标识。本发明将分割和分类过程有机结合以获取合适的地物图斑进行分类，实现了遥感影像对象层面上的分类识别，能获取符合目视判读的分类结果，大大提高了遥感影像的解译精度，具有重大的应用价值。