【摘要】：針對城市用地分類問題,利用面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋裥畔⑻崛〖夹g(shù),對高分辨率影像進(jìn)行影像分割,尋找影響對象提取精度的最優(yōu)分割尺度,在得到最優(yōu)分割尺度的基礎(chǔ)上針對研究區(qū)城市用地的特點,有針對性地建立不同對象的提取規(guī)則,實現(xiàn)對目標(biāo)對象的信息提取,從而形成最終的城市用地分類圖,并將其與基于像元的光譜信息分類的方法進(jìn)行對比,結(jié)果表明:視覺方面,面向?qū)ο笮畔⑻崛〖夹g(shù)克服了監(jiān)督分類最大似然方法僅利用光譜信息分類的缺陷,充分考慮了像元間的空間關(guān)系特點,有效消除了"椒鹽"噪聲的影響;精度方面,面向?qū)ο笮畔⑻崛〖夹g(shù)的總體精度高達(dá)86.1166%,比最大似然法的總體精度提高了9.8851%,KAPPA系數(shù)也高達(dá)0.8131。
[Abstract]:In order to solve the problem of urban land classification, using the object oriented high-resolution image information extraction technology, the high-resolution image is segmented to find the optimal segmentation scale that affects the precision of object extraction. According to the characteristics of urban land use in the study area, on the basis of obtaining the optimal segmentation scale, the extraction rules of different objects are established, and the information extraction of the target objects is realized, so as to form the final classification map of urban land use. Compared with the pixel based spectral information classification method, the results show that the object-oriented information extraction technology overcomes the limitation of supervised classification maximum likelihood method only using spectral information classification. The spatial relationship between pixels is fully considered and the effect of "salt and pepper" noise is effectively eliminated. In terms of accuracy, the overall precision of object-oriented information extraction technique is as high as 86.1166, which is 9.8851% and 0.8131% higher than that of the maximum likelihood method.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古自治區(qū)土地調(diào)查規(guī)劃院;
【分類號】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2232361