舒阳，李少丹，李京，2，唐宏，2，史晓霞，杜红悦

（1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室，北京100875；2.北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京100875；3.北京物资学院物流学院，北京100025；4.中华测绘技术服务公司，北京100088）

结合空间像素模板和多类AdaBoost的高分影像分类

舒阳1，李少丹1，李京1，2，唐宏1，2，史晓霞3，杜红悦4

（1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室，北京100875；2.北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京100875；3.北京物资学院物流学院，北京100025；4.中华测绘技术服务公司，北京100088）

高分辨率遥感影像分类是遥感图像理解的基本问题之一，也是许多其他遥感应用的前提。为解决目前基于像素分类方法空间关系描述不足的问题，该文利用空间像素模板构建像素间的空间关系，并结合多类AdaBoost算法实现高分辨率遥感影像的分类。首先利用过滤式特征选择方法自动生成空间像素模板，进而构建考虑空间关系的多维特征向量，最后利用基于指数损失函数的多类AdaBoost方法对多维特征进行分类。对不同场景影像开展实验，结果表明，该文方法利用空间像素模板引入空间信息，可有效实现高分辨率遥感影像分类。与其他方法相比，分类精度显著提高（约20%），能够更好地区分光谱相似地物，同时分类结果“椒盐效应”大大降低，具有良好的空间一致性。

多类AdaBoost；空间像素模板；空间信息；高分辨率遥感影像；分类

0 引 言

随着国内外高分辨率遥感卫星的相继发射以及航空影像获取能力的提高，高分辨率遥感影像逐渐成为对地观测和空间信息获取的重要手段之一［1－2］。……