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基于面向对象技术的农田分类方法

发布时间:2017-10-09 23:12

  本文关键词:基于面向对象技术的农田分类方法


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【摘要】:采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。
【作者单位】: 吉林省水利水电勘测设计研究院;
【关键词】面向对象 水田 旱地 遥感影像
【基金】:国家重点基础研究发展计划资助项目(2012CB956103) 中国科学院碳专项子课题资助项目(XDA05050101)
【分类号】:P237
【正文快照】: 传统的像元分类方法是以像元为基本单元进行分类,参与信息提取的因子是像元的光谱信息[1],随着遥感影像分辨率的不断提高,地物的空间信息变得非常丰富,传统分类方法已经不能满足高分辨率遥感影像信息提取的要求,面向对象的分类方法首先是将遥感影分割成影像对象,结合影像对象

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本文编号:1002961


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