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摘要:
高空间分辨率遥感影像数据已成为快速获取地表信息的主要数据源。面向对象的分类方法,充分利用了高空间分辨率遥感影像丰富的光谱、形状、纹理等特征,通过影像多尺度分割、多特征分析与提取、样本采集、监督分类等技术,得到较高精度的分类结果。本文选取浙江省舟山岛2016年第一季度的GF-1高空间分辨率遥感影像数据,结合面向对象技术和C5.0决策树算法对研究区进行土地覆盖分类研究。结果表明,分类总体精度达到91%,Kappa系数达到0.87,具有可靠的分类精度,能够实现土地覆盖精准、快速的自动识别分类。
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ALOS
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基于面向对象的高分辨率遥感影像目标信息提取
面向对象
信息提取
空间关系
精度评价
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 面向对象的高空间分辨率遥感土地覆盖分类
来源期刊 测绘科学技术 学科 工学
关键词 高空间分辨率遥感影像 面向对象 土地覆盖分类 C5.0决策树算法
年,卷(期) chkxjs_2020,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 9-16
页数 8页 分类号 TP3
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研究主题发展历程
节点文献
高空间分辨率遥感影像
面向对象
土地覆盖分类
C5.0决策树算法
研究起点
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