本文選題：濕地細化 + 分層分類��； 參考：《測繪通報》2017年10期

【摘要】：基于30 m地表覆蓋數(shù)據(jù)產品完成濕地精細化分類,能夠更好地滿足當前較高分辨率及較詳盡全球濕地數(shù)據(jù)的應用需求。本文在深入分析濕地分類體系與細化方法的基礎上,提出以濕地細化類別的定義、多元知識的分層分類、亞類數(shù)據(jù)精細化提取為主線的總體研究思路,制定了基于先驗知識的對象系統(tǒng)篩選、基于森林數(shù)據(jù)的同位像元提取、基于最佳閾值的極大似然掩膜的主體分類方法,并應用于數(shù)據(jù)生產實踐獲得8個亞類信息。該方法克服了常規(guī)手段普遍存在的周期長、效率低等弊端,實現(xiàn)了全球較高分辨率濕地亞類數(shù)據(jù)的快速精確制圖,總體分類精度達82.6%,對地理世情及其他地表覆蓋研究具有借鑒意義。
[Abstract]:Based on the 30 m surface cover data product, wetland classification can be completed, which can better meet the needs of higher resolution and more detailed global wetland data application. Based on the in-depth analysis of wetland classification system and refinement methods, this paper puts forward a general research idea which takes the definition of wetland classification, the hierarchical classification of multiple knowledge, and the refinement and extraction of subclass data as the main line. An object system selection method based on prior knowledge, a method of extracting the same pixel based on forest data and a maximum likelihood masking method based on optimal threshold are developed. The method is applied to data production to obtain eight subclasses of information. This method overcomes the disadvantages of long cycle and low efficiency, and realizes the rapid and accurate mapping of global high-resolution wetland subclass data. The overall classification accuracy is 82.6, which is useful for the study of geography and other land cover.
【作者單位】： 中南大學地球科學與信息物理學院;國家基礎地理信息中心;湖南科技大學地理空間信息技術國家地方聯(lián)合工程實驗室;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2013AA122802)
【分類號】：P237

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本文編號：1775709