基于面向对象的高分辨率遥感影像目标信息提取

发布时间：2017-10-20 06:15

  本文关键词：基于面向对象的高分辨率遥感影像目标信息提取

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【摘要】：分析比较多光谱遥感影像分割任务中应用较多的3种分割算法,得出分形网络演化(FNEA)方法在影像对象获取中的优势明显。综合考虑目标地物的光谱、形状、纹理结构等属性特征,上下文语义特征,空间关系特征,辅以地物的边缘信息,提取研究区高分辨率遥感影像地物信息,并对分类结果进行精度评价,实验表明,基于面向对象的FNEA算法在高分辨率遥感影像目标信息提取方面具有良好的应用价值。
【作者单位】： 核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室;
【关键词】： 面向对象 信息提取 空间关系 精度评价
【分类号】：P237
【正文快照】： 高分辨率的卫星影像通常指空间分辨率优于5 m的遥感影像m。随着传感器技术的发展,高分辨率遥感影像具有更加丰富的空间信息,目标地物的几何形状、轮廓结构也更加明显,其与周围地物邻域关系能更好的表达和反映,便于认知地物目标的属性特征,但同时同类地物的内部光谱差异逐渐增

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本文编号：1065684