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Structural Feature Modeling of High-Resolution Remote Sensing Images Using Directional Spatial Correlation

机译：基于方向空间相关的高分辨率遥感影像结构特征建模

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In the classification of high-resolution remote sensing images, spatial correlations between pixel values are important spatial information. Traditional methods of measuring spatial correlation are inadequate for the extraction of spatial information about the shape and structure of object classes. In this letter, we propose a novel method using directional spatial correlation (DSC) to model and extract spatial information in neighborhoods of pixels. Two sets of descriptors $hbox{DSC}_hbox{I}$ and $hbox{DSC}_hbox{C}$ are defined to describe spatial structural features. The effectiveness of the proposed method was tested by image classification on two data sets. Results show that the DSC-based approach can drastically improve the classification, and it is found by comparison that it has better performance than some existing methods.
机译：在高分辨率遥感影像的分类中，像素值之间的空间相关性是重要的空间信息。传统的测量空间相关性的方法不足以提取有关对象类的形状和结构的空间信息。在这封信中，我们提出了一种使用方向空间相关性（DSC）对像素邻域中的空间信息进行建模和提取的新颖方法。定义了两组描述符$ hbox {DSC} _hbox {I} $和$ hbox {DSC} _hbox {C} $来描述空间结构特征。通过对两个数据集进行图像分类测试了该方法的有效性。结果表明，基于DSC的方法可以大大改善分类，并且通过比较发现它比某些现有方法具有更好的性能。

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