基于面向对象的高分影像分类研究

被引：19

作者：

宋晓阳 ^{[1
]}

姜小三 ^{[1
]}

江东 ^{[2
]}

黄耀欢 ^{[2
]}

万华伟 ^{[3
]}

王昌佐 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京农业大学资源与环境科学学院

[2] 中国科学院地理科学与资源研究所资源利用与环境修复重点实验室

[3] 环境保护部卫星环境应用中心

来源：

遥感技术与应用 | 2015年 / 30卷 / 01期

关键词：

面向对象; 多尺度分割; 土地利用分类; 高分辨影像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

遥感技术已经成为实现地表信息提取的主要手段。以高分辨率影像为主要数据源,采用面向对象的多尺度分割算法,根据对象的光谱、形状等特征,实现了面向高分遥感数据的土地利用分类算法。该算法结合了面向地物对象和综合对象特征的分类方法,充分发挥了高分辨率影像进行精细地物分类的优势,得到了高精度的分类结果。通过西双版纳纳板河流域国家级自然保护区实例验证表明:该算法总体精度达到88.58%,Kappa系数达到0.77,精度符合应用要求,能够实现土地利用高精度、快速的分类。

引用

页码：99 / 105

页数：7

共 18 条

[1] 结合地籍数据的高密度城区面向对象遥感分类 [J].