矢量數(shù)據(jù)與高分遙感影像配準(zhǔn)套合后,很容易出現(xiàn)不一致的情況,本文主要介紹了多尺度分割算法獲取同質(zhì)像斑的方式。以此為前提,本文主要針對(duì)高分遙感影像與矢量數(shù)據(jù)結(jié)合的變化檢測(cè)方法,對(duì)分類后的檢測(cè)方法進(jìn)行相關(guān)論述,通過研究可以發(fā)現(xiàn)運(yùn)用多尺度的分割算法可以獲取光譜相同及相異的不同像斑,采用這種檢測(cè)方式可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大部分檢測(cè)區(qū)域的全覆蓋,不但可以得到相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果,同時(shí)也可以獲取相關(guān)像斑類別,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來源】：經(jīng)緯天地. 2020,(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

影像分類結(jié)果

為了能夠得到同質(zhì)像斑，我們綜合應(yīng)用多尺度分割方式、GIS輔助數(shù)據(jù)分割方式進(jìn)行分析。一方面，結(jié)合遙感影像與矢量輔助數(shù)據(jù)套合得到像斑；另一方面，再分割套合得到像斑，生成子像斑，確保不同像斑下光譜能夠保持同質(zhì)性。相關(guān)技術(shù)流程（如圖1所示）：對(duì)應(yīng)步驟流程如下：

對(duì)于矢量數(shù)據(jù)的研究應(yīng)該參考其屬性信息，同時(shí)還應(yīng)該結(jié)合相關(guān)的分類算法，以最小的距離作為測(cè)度，對(duì)2004年的影像像斑進(jìn)行歸類劃分。圖3對(duì)不同時(shí)期的像斑分類情況進(jìn)行了綜合性地介紹。圖3 影像分類結(jié)果


本文編號(hào)：3274712