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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. >Subpixel Land Cover Mapping Using Multiscale Spatial Dependence
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Subpixel Land Cover Mapping Using Multiscale Spatial Dependence

机译：使用多尺度空间相关性的亚像素土地覆盖图

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This paper proposes a new subpixel mapping (SPM) method based on multiscale spatial dependence (MSD). At the beginning, it adopts object-based and pixel-based soft classifications to generate the class proportions within each object and each pixel, respectively. Then, the object-scale spatial dependence of land cover classes is extracted from the class proportions of objects, and the combined spatial dependence at both pixel scale and subpixel scale is obtained from the class proportions of pixels. Furthermore, these spatial dependences are fused as the MSD for each subpixel. Last, a linear optimization model on each object is built to determine where the land cover classes spatially distribute within each mixed object at subpixel scales. Three experiments on two synthetic images and a real remote sensing image are carried out to evaluate the effectiveness of MSD. The experimental results show that MSD performed better than four existing SPM methods by generating less isolated classified pixels than those generated by three pixel-based SPM methods and more land cover local details than that generated by an object-based SPM method. Hence, MSD provides a valuable solution to producing land cover maps at subpixel scales.
机译：提出了一种基于多尺度空间相关性（MSD）的子像素映射（SPM）方法。一开始，它采用基于对象和基于像素的软分类来分别生成每个对象和每个像素内的类比例。然后，从物体的类别比例中提取土地覆盖类别的物体尺度空间相关性，并从像素的类别比例中获得像素尺度和亚像素尺度上的组合空间依赖性。此外，这些空间相关性被融合为每个子像素的MSD。最后，在每个对象上建立线性优化模型，以确定土地覆盖类别在每个混合对象内以子像素级在空间上分布的位置。对两个合成图像和一个真实的遥感图像进行了三个实验，以评估MSD的有效性。实验结果表明，与基于三种像素的SPM方法相比，MSD产生的隔离分类像素要少，与基于对象的SPM方法所产生的土地覆盖局部细节相比，MSD的性能要优于四种现有的SPM方法。因此，MSD提供了一种有价值的解决方案，可用于以亚像素级生成土地覆盖图。

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