基于Block-Gibbs抽样的无限潜Dirichlet分配模型的高分辨率全色遥感影像非监督分类

通过引入文本检索算法中的无限潜Dirichlet分配(infinite Latent Dirichlet Allocation,即iLDA)模型,对遥感影像进行建模以获取地物的统计分布及其共生关系,从而实现遥感影像非监督分类。首先,将遥感影像有重叠地划分成一组大小相等的影像块(文集)。其次,以iLDA为基础,构建"像元"(视觉词)、"影像块"(文档)和"地物类"(主题)之间的条件概率关系,并采用Block-Gibbs抽样的方法来估计模型参数,从而构建基于BlockGibbs抽样的iLDA遥感影像非监督分类模型(Block-Gibbs based iLDA,即BG-iLDA)。最后,通过对BG-iLDA模型的逼近求解实现高分辨率遥感影像的非监督分类。实验结果表明,本文提出的基于BG-iLDA的面向对象非监督分类方法相对传统的K-means等算法精度更高,更能有效区分"同谱异物"的地物。