共 16 条
利用面向对象分类技术的大尺度土地覆被调查方法
被引：4
作者：
罗开盛
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机构:
中国科学院测量与地球物理研究所
中国科学院大学
湖北省环境与灾害监测评估重点实验室 中国科学院测量与地球物理研究所
李仁东
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机构:
中国科学院测量与地球物理研究所
湖北省环境与灾害监测评估重点实验室 中国科学院测量与地球物理研究所
常变蓉
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机构:
中国科学院测量与地球物理研究所
中国科学院大学
湖北省环境与灾害监测评估重点实验室 中国科学院测量与地球物理研究所
机构：
[1] 中国科学院测量与地球物理研究所
[2] 中国科学院大学
[3] 湖北省环境与灾害监测评估重点实验室
来源：
关键词：
HJ-CCD影像;
面向对象;
大尺度;
邻域推移分类法;
ecognition;
D O I：
暂无
中图分类号：
S159 [土壤地理、土壤调查];
学科分类号：
摘要：
以HJ-CCD为实验数据,采用面向对象分类技术,对地形复杂、类型多样的湖南省进行土地覆盖类型的自动提取.着重研究在大尺度上的土地覆被调查中应用HJA/B遥感影像和面向对象技术获取土地覆被信息的一整套技术方法.将多尺度分割、邻域推移分类法以及野外调查、专家知识有机结合起来,并用野外采样点进行精度检验.湖南省土地覆被调查结果的总体精度84.99%,Kappa系数为82.79%.结果证明了以HJ-CCD影像为遥感数据源,利用面向对象技术进行大尺度的土地覆被调查的可行性和有效性.
引用
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页码：770 / 778
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