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【24h】

Multiresolution Remote Sensing Image Clustering

机译：多分辨率遥感影像聚类

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摘要

With the multiplication of satellite images with complementary spatial and spectral resolution, a major issue in the classification process is the simultaneous use of several images. In this context, the objective of this letter is to propose a new method which uses information contained in both spatial resolutions. The main idea is that on one hand, the semantic level associated with an image depends on its spatial resolution, and on the other hand, information given by these images is complementary. The goal of this multiresolution image method is to automatically build a classification using knowledge extracted from both images, by unsupervised way and without preprocessing image fusion. The method is tested by using a Quickbird (2.8 m) and a SPOT-4 (20 m) image on the urban area of Strasbourg (France). The experiments have shown that the results are better than a classical unsupervised classification on each image and comparable to a supervised region-based classification on the high-spatial-resolution image.
机译：随着卫星图像在空间和光谱分辨率上的相乘，分类过程中的主要问题是同时使用多个图像。在这方面，这封信的目的是提出一种使用两种空间分辨率中包含的信息的新方法。主要思想是，一方面，与图像关联的语义级别取决于其空间分辨率，另一方面，这些图像给出的信息是互补的。这种多分辨率图像方法的目标是使用从两张图像中提取的知识，通过无监督方式自动构建分类，而无需进行预处理图像融合。通过在法国史特拉斯堡市区使用Quickbird（2.8 m）和SPOT-4（20 m）图像测试该方法。实验表明，该结果优于每幅图像上的经典无监督分类，并且可与高空间分辨率图像上的基于监督区域的分类相比。

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