基于历史矢量数据的土地覆被样本自动选择方法

• 作者: 孙姝娟 李民录 韩丽丽
• 来源期刊: 成都大学学报（自然科学版）
• 关键词: 土地覆被 分类 样本自动选择 历史矢量
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 建筑与土木工程
• 页码范围: 209-214
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5422.2020.02.019

摘要

针对目前遥感技术在土地覆被中的应用需要依靠人工采集样本的现状,提出一种基于历史矢量数据的土地覆被分类样本自动选择方法:分别对遥感影像进行分割、对历史矢量数据进行筛选和缓冲处理,然后对分割结果和缓冲处理后的矢量数据进行空间分析和判断得到初始样本,再通过分类训练剔除错误样本得到最终样本,并以四川省某区域为试验区,对方法进行了测试和分析.结果表明,自动选择方法提取的样本准确率均在95％以上,相对于人工采集样本大大提高了效率;基于选择的样本对影像进行分类,结果精度也较高,能够有效地用于土地覆被专题图的快速更新.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩丽丽	成都大学建筑与土木工程学院	10	42	3.0	6.0
2	李民录		2	6	1.0	2.0
3	孙姝娟	成都大学建筑与土木工程学院	1	0	0.0	0.0