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摘要:
针对目前农田灌排系统识别研究中影像分辨率低、自动化程度不高的问题,该研究基于面向对象分类法,提出了一套从影像到农田灌排系统矢量输出的完整提取流程.研究利用KOMPSAT-2高分辨率遥感影像数据,以吉林省西部土地整理大安项目区作为试验区,使用自主研发的识别程序对土地整理区农田灌排系统进行了自动化识别提取,并与监督分类法、手动屏幕数字化作了对比分析.结果显示,基于面向对象分类的自动化提取方法在精度上与手动屏幕数字化相近,总体精度达到了89.64%,远高于监督分类法的识别精度;而且该方法所耗费的时间最少,操作过程不需人工干预,识别结果的稳定性也高于另外两种方法.研究表明,基于面向对象分类的自动化提取方法,是一种较理想的土地整理区农田灌排系统遥感监测手段,同时也为其他地物监测提供了一种有效的途径.
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基于对象特征的山东省丘陵地区多时相遥感土地覆被自动分类
对象特征
丘陵地区
土地覆被分类
支持向量机
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于面向对象分类的土地整理区农田灌排系统自动化识别
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 土地 整理 图像处理 灌排系统 面向对象分类 自动化 高分辨率遥感影像
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目 农业水土工程
研究方向 页码范围 25-31
页数 分类号 S127|TP753
字数 5314字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.08.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭建 北京大学城市与环境学院地表过程与模拟教育部重点实验室 143 7575 49.0 83.0
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研究主题发展历程
节点文献
土地
整理
图像处理
灌排系统
面向对象分类
自动化
高分辨率遥感影像
研究起点
研究来源
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期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
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16403
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