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摘要:
中国南方丘陵区地形破碎,地物分布复杂,丘陵区水田的光谱特征相对于平原区较混杂,传统的基于像元的遥感数据获取受异质性因素的影响,无法利用单一时(季)像及特定的图像自动识别规则提取精度较高的水田分布信息。针对这一问题,该文基于多时像HJ-1A/1B卫星图像,结合地面调查,以湖南省湘潭市为研究区,在易康(eCognition)软件平台上分别以光谱特征为主要参考的多层最邻近分类法和以在特征知识库支持下的决策树分类法对丘陵区水田进行图像识别。结果表明:分层最邻近分类法比单一最邻近分类提取的精度高,但在相同分割尺度下,利用特征知识库支持下的决策树分类提取水田的精度达到最高,为90.25%,总Kappa系数为0.79,说明特征知识库支持下的决策树分类方法比最邻近分类法更加适合丘陵区水田的遥感识别。
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文献信息
篇名 面向对象的丘陵区水田遥感识别方法
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 遥感 决策树 图像识别 面向对象 耕地 水田 丘陵区 最邻近分类
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 186-193
页数 8页 分类号 TP79
字数 7714字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.11.027
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 李仁东 中国科学院测量与地球物理研究所 76 3479 25.0 58.0
3 常变蓉 中国科学院测量与地球物理研究所 12 108 7.0 10.0
9 易凤佳 中国科学院测量与地球物理研究所 7 84 6.0 7.0
15 邱娟 中国科学院测量与地球物理研究所 17 139 6.0 11.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
决策树
图像识别
面向对象
耕地
水田
丘陵区
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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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