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摘要:
设计了随机样本、感兴趣样本筛选方案,选择典型建筑物样本瓦片通过K-means非监督分类获得核心地类的最小样本信息及提高精度的影响因素。利用二值聚类获取建筑物的错分漏分光谱变化,从光谱统计角度分析高空间分辨率影像的聚类分割规律,发现地表真实像元的光谱特征与聚类结果类别光谱分布的内在联系,提出了解决建筑物混合光谱感兴趣区筛选的有效方法。研究表明,该方法可以更好的了解高分影像分类器性能对样本瓦片先验场景光谱分布的依赖程度,进而提高建筑物的分类精度。
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随机森林
基于无人机、高分卫星遥感影像的甘肃省陇南市建筑物空间化研究
无人机
高分卫星影像
居民地
建筑物类型
空间化
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于混合光谱特征的建筑物高分影像分类样本筛选
来源期刊 桂林理工大学学报 学科 工学
关键词 建筑物 分类样本集 混合光谱特征 场景瓦片 高分遥感
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 土木工程与测绘科学
研究方向 页码范围 704-710
页数 7页 分类号 TP953
字数 4628字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-9057.2014.04.017
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 李百寿 桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心 14 18 2.0 2.0
10 陈婷 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室 3 3 1.0 1.0
14 高玉久 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室 3 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
建筑物
分类样本集
混合光谱特征
场景瓦片
高分遥感
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
桂林理工大学学报
季刊
1674-9057
45-1375/N
16开
广西桂林市建干路12号
48-7
1981
chi
出版文献量(篇)
2706
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1
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16310
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