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面向对象的高分辨率遥感影像分类方法研究
中文名称: 面向对象的高分辨率遥感影像分类方法研究
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论文编号: 3218364收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: A Classification Study of High Resolution Data of Remote Sensing Based on the Object-oriented Analysis
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 地图学与地理信息系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 高分辨率影像 面向对象 分类 SPOT5影像 遥感影像 分类法 高分辨率遥感
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:随着高分辨率影像的应用越来越普及,迫切要求人们对高分辨率遥感信息提取进行研究,以满足高分辨率影像信息不断增长的应用和研究需要。然而,传统面向像元的分类方法在对高分辨率遥感影像进行分类时,存在着不能充分利用影像信息、分类精度降低、速度慢等局限性,根据高分辨率遥感影像的特点,本文提出面向对象的高分辨率遥感影像分类方法研究。 本文以厦门岛SPOT5遥感影像为例,选取具有典型特征的城区建筑物和城区地类丰富的区域为实验区,以Ecognition 软件为平台,对实验区进行面向对象的分类实验。首先,根据不同地物类型的特点,选取地物提取的最优分割尺度对实验区进行分割,构建地物类型提取的分类体系,提取地物类型的特征或特征组合,采用模糊分类法对地物类型进行分类,获得实验区的地物分类结果。最后将实验区面向对象遥感影像分类方法的分类结果与传统面向像元分类方法(如最大似然分类法,最小距离法,马氏距离法以及SODATA聚类法)的分类结果进行对比评价,结果表明,采用面向对象遥感影像分类方法对高分辨率遥感影像进行信息提取时,提取的地物与真实地物具有较高的形状和属性一致性,分类的精度更高,有效得避免了“椒盐现象”,分类结果也更易于理解和解释。
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