研究目的
为解决基于超像素的遥感图像分类方法中忽略空间与光谱特征间关系的问题，提出多属性超像素张量（MAST）模型。
研究成果
所提出的MAST模型能显著提高高空间分辨率遥感影像分类的准确性，因为提取的MAST特征精准呈现了超张量属性的精髓，具有更强的判别性。
研究不足
摘要中未明确提及实验的技术和应用限制，以及潜在的优化领域。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于多属性超张量模型的高空间分辨率遥感影像分类
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518958
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
随着遥感传感器的发展，获取大量高空间分辨率的遥感影像（RSI）变得更加容易，这使得空间特征在分类任务中发挥了重要作用。许多关于空-谱分类的研究已经开展并取得了良好效果，尤其是基于超像素的方法。然而，这些方法并未将每个超像素视为一个整体，从而忽略了空间与光谱特征之间的关系。众所周知，遥感影像可视为三阶数据立方体，因此也可用三阶张量表示。本文提出了一种多属性超像素张量（MAST）模型来解决上述问题。通过在两幅真实遥感影像上进行实验，并与几种知名方法进行比较，证明了所提模型的有效性。
作者：
Tianzhu LIU，Yanfeng GU
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