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摘要:
为提升水土资源信息分类精度,以无人机航拍获取的高分辨率影像为实验对象,提出了最优分割尺度和决策树支持下的对象级影像分类方法.首先,根据影像内部的同质性和异质性,建立了分割质量函数,通过该函数获取了最优分割尺度;然后,提出了基于光谱信息和面积信息的最优分割尺度评价模型对分割结果进行评价;最后,引入决策树规则机制,完成了水土资源信息分类,并与最大似然法分类结果进行对比.研究结果表明:所建立的分割质量函数能准确获取最优分割尺度,有效避免了人工分割带来的主观性,所提方法分类总体精度为86.78%,最大似然分类方法总体精度为77.59%,在分类精度上有较大提升.
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文献信息
篇名 最优分割尺度支持下高分遥感影像水土资源信息分类
来源期刊 农业机械学报 学科 地球科学
关键词 高分辨率遥感影像 最优分割尺度 决策树 水土资源信息 分类
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 327-333
页数 分类号 P231.5|TP75
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.09.044
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研究主题发展历程
节点文献
高分辨率遥感影像
最优分割尺度
决策树
水土资源信息
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