本文選題：復墾植被 + Worldview-影像　； 參考：《測繪科學》2016年04期

【摘要】：針對面向對象分類中直接影響最終分類精度的分割尺度問題,該文通過基于對象的精度評價,定量對比分析eCognition軟件自帶的ESP工具、歐幾里得距離二指數(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)復墾植被面向對象分類的精度差異,為高分遙感數據分割尺度的選擇提供定量的標準。得出結論:分割尺度的微小變化會導致分類結果的顯著差異;ESP工具分類精度最低,SE和ED2全面考慮參照樣本與分割對象之間的特征和幾何差異,可顯著提高面向對象分類精度;將SE和ED2作為最優(yōu)分割尺度選擇算法嵌入面向對象分類體系中,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】： 東北大學資源與土木工程學院;中國礦業(yè)大學感知礦山(物聯(lián)網)中心;遼寧國土資源規(guī)劃院遼陽分院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務經費項目(N120801002) 國家自然科學基金項目(4140010440)
【分類號】：P237

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9 李s，

本文編號：1838130