面向对象分类技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用研究

• 作者: 尹展 张建国 李宏斌
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 面向对象 信息提取 kappa系数 矿山环境监测
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 61-63
• 页数: 3页
• 分类号: P237
• 字数: 1895字
• 语种: 中文

摘要

应用高分辨率遥感数据进行矿山环境监测是近几年来矿山监测工作的一个发展趋势,信息提取技术是遥感数据应用中的关键.传统的像元分类方法只考虑了光谱信息,信息提取量少,分类精度低,难以满足高分辨率数据信息的提取.本文以IKONOS影像为数据源,利用面向对象分类新技术,探讨该技术在矿山高分辨遥感数据中的应用.最后运用kappa系数比较评价面向对象分类方法与传统的像元分类方法.研究表明,面向对象分类法比基于像元分类法精度更高,效果更好,具有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建国		40	314	10.0	15.0
3	李宏斌		6	15	2.0	3.0
4	尹展		16	49	5.0	6.0