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面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究
被引量:
6
1
作者
徐世武
杨双
+1 位作者
孙飞
郭庆华
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014年第10期78-81,共4页
遥感技术已广泛应用于土地覆盖/土地利用分类中。在专题应用中,用户只对某一类地物感兴趣,如耕地提取,即单类别分类问题。随着影像分辨率的提高,基于像元的分类算法难以满足高分辨率影像高精度信息提取的需求。本文采用结合面向对象分...
遥感技术已广泛应用于土地覆盖/土地利用分类中。在专题应用中,用户只对某一类地物感兴趣,如耕地提取,即单类别分类问题。随着影像分辨率的提高,基于像元的分类算法难以满足高分辨率影像高精度信息提取的需求。本文采用结合面向对象分类思想和基于正样本、未标记样本遥感单值(PUL)分类方法从多源高分辨率影像中提取耕地信息,并与基于像素的分类试验进行对比分析。结果表明,在缺少部分地类的不完全训练集下,基于面向对象的单值分类较传统神经网络分类有更较稳定的表现,并且远优于基于像素的分类结果。
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关键词
面向对象
单值
(
pul
)
分类
多源高分辨率影像
耕地
不完全训练集
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职称材料
题名
面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究
被引量:
6
1
作者
徐世武
杨双
孙飞
郭庆华
机构
中国地质大学(武汉)
中国科学院植物研究所
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014年第10期78-81,共4页
基金
国土空间规划决策支持与管理平台开发(2012BAB11B05)
国土空间优化配置关键技术研究与示范(2012BAB11B00)
文摘
遥感技术已广泛应用于土地覆盖/土地利用分类中。在专题应用中,用户只对某一类地物感兴趣,如耕地提取,即单类别分类问题。随着影像分辨率的提高,基于像元的分类算法难以满足高分辨率影像高精度信息提取的需求。本文采用结合面向对象分类思想和基于正样本、未标记样本遥感单值(PUL)分类方法从多源高分辨率影像中提取耕地信息,并与基于像素的分类试验进行对比分析。结果表明,在缺少部分地类的不完全训练集下,基于面向对象的单值分类较传统神经网络分类有更较稳定的表现,并且远优于基于像素的分类结果。
关键词
面向对象
单值
(
pul
)
分类
多源高分辨率影像
耕地
不完全训练集
分类号
P236 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究
徐世武
杨双
孙飞
郭庆华
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014
6
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职称材料
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