本文選題：復(fù)墾植被 + Worldview-影像　； 參考：《測(cè)繪科學(xué)》2016年04期

【摘要】：針對(duì)面向?qū)ο蠓诸愔兄苯佑绊懽罱K分類精度的分割尺度問(wèn)題,該文通過(guò)基于對(duì)象的精度評(píng)價(jià),定量對(duì)比分析eCognition軟件自帶的ESP工具、歐幾里得距離二指數(shù)(ED2)和分割誤差(SE)3種分割尺度選擇方法,研究不同尺度在礦區(qū)復(fù)墾植被面向?qū)ο蠓诸惖木炔町?為高分遙感數(shù)據(jù)分割尺度的選擇提供定量的標(biāo)準(zhǔn)。得出結(jié)論:分割尺度的微小變化會(huì)導(dǎo)致分類結(jié)果的顯著差異;ESP工具分類精度最低,SE和ED2全面考慮參照樣本與分割對(duì)象之間的特征和幾何差異,可顯著提高面向?qū)ο蠓诸惥?將SE和ED2作為最優(yōu)分割尺度選擇算法嵌入面向?qū)ο蠓诸愺w系中,可以快速獲取最優(yōu)分割尺度。
[Abstract]:Aiming at the segmentation scale problem which directly affects the final classification accuracy in object-oriented classification, this paper compares and analyzes the ESP tool of eCognition software through the object based accuracy evaluation. Euclidean distance (Euclidean distance 2 index ED2) and segmentation error are used to study the accuracy differences of different scales in the object oriented classification of reclaimed vegetation in mining areas, and to provide a quantitative criterion for the selection of segmentation scale for high score remote sensing data. It is concluded that the small variation of segmentation scale will lead to significant differences in classification results. ESP and ED2 have the lowest classification accuracy and consider the characteristics and geometric differences between reference samples and segmented objects in a comprehensive way, which can significantly improve the accuracy of object-oriented classification. Using SE and ED2 as the optimal segmentation scale selection algorithms, the optimal segmentation scale can be obtained quickly by embedding them into the object-oriented classification system.
【作者單位】： 東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)感知礦山(物聯(lián)網(wǎng))中心;遼寧國(guó)土資源規(guī)劃院遼陽(yáng)分院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(N120801002) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(4140010440)
【分類號(hào)】：P237

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9 李s，

本文編號(hào)：1838130