基于PCA和多尺度纹理特征提取的高分辨率遥感影像分类

城市地物类型多样,空间分布复杂,而且地物具有多尺度性,不同的地物类型具有不同的纹理表达尺度。利用主成分分析法(PCA)对高分辨率遥感影像进行处理,以减少数据量、抑制噪声、突出主要信息。在此基础上,利用灰度共生矩阵法对PCA的第一主成分进行纹理特征提取,选择最佳的多尺度纹理组合进行决策树分类。实验结果表明：基于PCA和多尺度纹理特征的决策树分类方法能够有效地提取地物信息,分类精度达到82.4%,Kappa系数为0.78。