面向对象的国产GF-1遥感影像水体信息提取研究

发布时间：2017-10-21 12:00

  本文关键词：面向对象的国产GF-1遥感影像水体信息提取研究

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【摘要】：鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-1 2m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP尺度分割工具选取特定地物的最优分割尺度,随后使用基于规则的面向对象方法实现了水体信息的精度提取,并与传统的分类方法提取结果进行比较。结果表明:面向对象的总体分类精度达到了94.01%,Kappa系数为0.86;最大似然分类精度为90.00%,Kappa系数为0.80;面向对象的分类方法对国产GF-1影像是可行的,可以避免"椒盐"现象和图斑破碎,且分类精度比传统的方法高,可为国产高分影像研究与应用提供科学参考。
【作者单位】： 新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态教育部重点实验室;
【关键词】： GF- 信息提取 多尺度分割 面向对象 e Congition
【基金】：教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-12-1075) 国防科技工业局高分辨率对地观测重大专项(民用部分)(95-Y40B02-9001-13/15-03-01)
【分类号】：P237;P332
【正文快照】： 近年来,遥感探测技术飞速发展,Quick Bird、Geo-Eye、Worldview等卫星的出现,使遥感影像的分辨率得到了迅速提升,形成了高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的总体发展趋势[1]。目前高分辨率遥感影像广泛应用于各种领域,成为了管理国家安全、推动经济建设和维持信息服务

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本文编号：1073198