基于像素分类与面向对象分类的干旱区城市制图比较研究

以同一地区作为试验区,分别采用基于像素的分类方法和面向对象的分类方法进行土地利用制图,前者采用最大似然法进行监督分类,后者基于多尺度分割使用最邻近分类方法。误差矩阵精度评估结果显示,面向对象的分类方法在精度上要高于基于像素的分类方法。研究表明,在基于高分辨率遥感影像的干旱区城市制图中,面向对象的分类方法要优于基于像素的分类方法。

Google Earth影像与同源Quick Bird影像在城市土地利用分类上的对比研究

Quick Bird(QB)、IKONOS等高分辨率遥感影像是Google Earth(GE)影像中的重要来源,经过图形化处理后,免费提供给公众浏览和使用.通过对相同区域、同期QB及其GE影像分别采取基于像素和面向对象的分类方法实施土地利用分类,对比分析两类影像在不同土地利用类型、不同分类方法上的分类效果,阐明GE影像进行土地利用分类的可行性,并就其在不同分类方法、不同分类类型情况下的适应性进行评价和建议.