基于eCogniton的高分辨率遥感图像的自动识别分类技术

被引：31

作者：

王文宇 ^{[1
]}

李博 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京建筑工程学院测绘与城市空间信息学院

[2] 北京师范大学地理学与遥感科学学院

来源：

北京建筑工程学院学报 | 2006年 / 04期

关键词：

eCognition; 高分辨率遥感图像; 自动识别分类; 面向对象;

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

传统的遥感信息分类和提取,主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法.这种方法不仅精度相对较低,效率不高,而且依赖参与解译分析的人,在很大程度上不具备重复性.专业高分辨率遥感影像分类软件eCogniton采用一种全新的面向对象图像的分类技术来进行影像的分类和信息提取.面向对象图像分类技术的关键技术在于:(1)用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;(2)eCogniton采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;(3)基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征:形状、纹理、相互关系、上下关系等信息.eCogniton的分类结果与传统分类方法相比,其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类.

引用

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