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随着遥感影像空间分辨率的提高,地物的空间信息更加丰富,地物尺寸、
形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,因此目前高分辨率影像分类方法更侧重于利用地
物的空间信息,分类过程中参与较多的人为主观因素,在地物类型未知的地区很难进行解译
工作。另外,分割过于细碎导致操作数据量太大也是高分辨率影像分类的难题之一。论文提
出了辅以波普分析的高分辨率影像面向对象分类方法,即在传统面向对象分类方法的基础上
结合影像波谱分析,先对影像光谱角制图粗分类、掩膜操作,再面向对象精分类,较好解决
了以往面向对象分类方法地物类型的不确定性和分割细碎等问题。试验以空间分辨率为0.5
米的八波段WorldView2 影像为研究数据提取西部那曲地区道路和河流,精度达到96.36%。 相似文献
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辅以波谱分析的高分辨率影像面向对象分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着遥感影像空间分辨率的提高,地物的空间信息更加丰富,地物尺寸、形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,因此目前高分辨率影像分类方法更侧重于利用地物的空间信息,分类过程中参与较多的人为主观因素,在地物类型未知的地区很难进行解译工作。另外,分割过于细碎导致操作数据量太大也是高分辨率影像分类的难题之一。论文提出了辅以波普分析的高分辨率影像面向对象分类方法,即在传统面向对象分类方法的基础上结合影像波谱分析,先对影像光谱角制图粗分类、掩膜操作,再面向对象精分类,较好解决了以往面向对象分类方法地物类型的不确定性和分割细碎等问题。试验以空间分辨率为0.5米的八波段WorldView2影像为研究数据提取西部那曲地区道路和河流,精度达到96.36%。 相似文献
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