结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

发布时间：2017-11-05 13:36

  本文关键词：结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

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【摘要】：地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。
【作者单位】： 北京林业大学林学院;国家林业局调查规划设计院;
【基金】：国家948资助项目(2015-4-32) 林业科学技术成果推广项目(2015-02) 科技部科技基础性工作专项(2013FY11160-1)
【分类号】：P237
【正文快照】： 高分一号(GF-1)卫星是我国高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星,其全色波段分辨率达到2m,同时也是我国首颗设计、考核寿命要求大于5年的低轨卫星。作为主业务,GF-1卫星首先将在国土资源、环保、农业等方面发挥作用[1]。目前针对GF-1数据学者们开展了许多研究,郭会

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本文编号：1144447