| 无人机高分辨率遥感影像分类方法研究 |
| |
| 引用本文： | 刘启兴,景海涛,董国涛. 无人机高分辨率遥感影像分类方法研究[J]. 计算机与数字工程, 2019, 47(3): 638-642,727 |
| |
| 作者姓名： | 刘启兴 景海涛 董国涛 |
| |
| 作者单位： | 河南理工大学测绘与国土信息工程学院 焦作 454000;黄河水利委员会黄河水利科学研究院水利部黄土高原水土流失过程与控制重点实验室 郑州 450003;河南理工大学测绘与国土信息工程学院 焦作 454000;黄河水利委员会黄河水利科学研究院水利部黄土高原水土流失过程与控制重点实验室 郑州 450003 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项 |
| |
| 摘 要： | 无人机遥感技术的发展,能够为信息领域实时地提供极其丰富的空间信息,如何处理和应用无人机获得高分辨率影像是当今研究热点。面向对象的分类方法相比与传统基于像元的分类方法能使分类精度和信噪比得到显著改善。论文利用高分辨率无人机影像,分别以面向对象法和基于像元法分别影像进行信息提取,并以混淆矩阵和KAPPA系数来评价它们分类效果。证明了在高分辨率遥感影像分类中,面向对象的遥感影像分类方法与传统遥感影像分类方法相比能获得更好的分类效果。但是,建立更加完善的精度评价体系以及如何在不同的尺度和区域选取合适的分类方法,还要开展更多的研究和验证工作。
|
| 关 键 词： | 高分辨遥感图像 传统分类法 面向对象分类 图像分割分类精度 |
Research on High Resolution Remote Sensing Image Classification Method for UAV |
| |
| LIU Qixing,JING Haitao,DONG Guotao. Research on High Resolution Remote Sensing Image Classification Method for UAV[J]. Computer and Digital Engineering, 2019, 47(3): 638-642,727 |
| |
| Authors: | LIU Qixing JING Haitao DONG Guotao |
| |
| Affiliation: | (College of Surveying and Geotechnical Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000;Key Laboratory of Soil and Water Loss Process and Control,Loess Plateau,Ministry of Water Resources,Yellow RiverConservancy Research Institute,Zhengzhou 450003) |
| |
| Abstract: | LIU Qixing;JING Haitao;DONG Guotao(College of Surveying and Geotechnical Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000;Key Laboratory of Soil and Water Loss Process and Control,Loess Plateau,Ministry of Water Resources,Yellow RiverConservancy Research Institute,Zhengzhou 450003) |
| |
| Keywords: | high resolution remote sensing image traditional classification object-oriented classification image segmentation and classification accuracy |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
