本文關(guān)鍵詞：一種高分辨率遙感影像最優(yōu)分割尺度確定的方法　出處：《地礦測繪》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：近年來,面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒ǔ蔀樘崛「叻直媛蔬b感影像中目標(biāo)地物信息的新技術(shù),其關(guān)鍵和核心的步驟是多尺度分割。而在多尺度分割中,最優(yōu)分割尺度的確定成為了重點和難點。鑒于此,文章以某大學(xué)校區(qū)的高分辨率遙感影像為實驗對象,利用e Cognition軟件,結(jié)合分割對象的均值方差和最大面積來確定最優(yōu)分割尺度,得出了幾種主要地物的最優(yōu)分割尺度:水體的最優(yōu)分割尺度為30,建筑物的最優(yōu)分割尺度為40,植被的最優(yōu)分割尺度為75,道路的最優(yōu)分割尺度為100。經(jīng)實驗驗證,分割尺度準(zhǔn)確。
[Abstract]:In recent years, object oriented image analysis has become a new technology for extracting target and surface information in high resolution remote sensing images. The key and core step is multi-scale segmentation. In multiscale segmentation, the determination of the optimal segmentation scale has become the key and difficult point. In view of this, based on the high resolution remote sensing image of a university campus as the experimental object, using the e Cognition software, combined with the mean variance of the segmented objects and the maximum area to determine the optimal segmentation scale, optimal segmentation scale of several main features: the optimal segmentation scale of water was 30, the optimal segmentation scale of the building was 40. The optimal segmentation scale of vegetation is 75, the optimal segmentation scale of road 100. It is verified by experiments that the segmentation scale is accurate.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院;現(xiàn)代工程測量國家測繪地理信息局重點實驗室;
【分類號】：P237
【正文快照】： 0引言近年來,遙感傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展使獲取的遙感影像的分辨率越來越高。高分辨率遙感影像提供了比中低分辨率遙感影像更多的紋理、地物幾何布局以及光譜等信息。如何利用這些信息從海量的高分辨率遙感影像中提取地物目標(biāo)的信息,并對其進(jìn)行有效的利用成為當(dāng)前面臨的難題之

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1 李秦;高錫章;張濤;劉錕;龔劍明;;最優(yōu)分割尺度下的多層次遙感地物分類實驗分析[J];地球信息科學(xué)學(xué)報;2011年03期

2 戴立新;合理取樣間距的確定方法[J];黃金學(xué)報;2000年03期

3 丁月平;史玉峰;;高空間分辨率遙感影像分類最優(yōu)分割尺度[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年01期

4 ;[J];;年期

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本文編號：1343066