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面向对象的高空间分辨率遥感土地覆盖分类
面向对象的高空间分辨率遥感土地覆盖分类
作者:
周天涯
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
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
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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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)
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页数
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分类号
TP3
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面向对象
土地覆盖分类
C5.0决策树算法
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期刊影响力
测绘科学技术
主办单位:
汉斯出版社
出版周期:
季刊
ISSN:
2329-549X
CN:
开本:
出版地:
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
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创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
153
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180
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