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基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)的農(nóng)田分類方法

發(fā)布時(shí)間:2017-10-09 23:12

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【摘要】:采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?以富錦地區(qū)為研究對(duì)象,將紋理和拓?fù)湫畔⒓尤胫械确直媛蔬b感影像中,快速準(zhǔn)確地提取耕地信息。研究結(jié)果表明,利用面向?qū)ο蠹夹g(shù)對(duì)遙感影像進(jìn)行多尺度分割,并結(jié)合影像的光譜、形狀和紋理特征對(duì)水田和旱地進(jìn)行提取,提取后的成果總體分類精度達(dá)到了92%,Kappa系數(shù)為0.91,說明采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)對(duì)中等分辨率遙感影像進(jìn)行耕地提取的成果可靠,可為大面積土地分類提供技術(shù)支持。
【作者單位】: 吉林省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院;
【關(guān)鍵詞】面向?qū)ο?/strong> 水田 旱地 遙感影像
【基金】:國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012CB956103) 中國(guó)科學(xué)院碳專項(xiàng)子課題資助項(xiàng)目(XDA05050101)
【分類號(hào)】:P237
【正文快照】: 傳統(tǒng)的像元分類方法是以像元為基本單元進(jìn)行分類,參與信息提取的因子是像元的光譜信息[1],隨著遙感影像分辨率的不斷提高,地物的空間信息變得非常豐富,傳統(tǒng)分類方法已經(jīng)不能滿足高分辨率遙感影像信息提取的要求,面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄊ紫仁菍⑦b感影分割成影像對(duì)象,結(jié)合影像對(duì)象

【相似文獻(xiàn)】

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8 劉譯t

本文編號(hào):1002961



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