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运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。
Abstract:We used the object-oriented classification method to segment experimental high resolution images by the optimal segmentation scale in this paper. We used ESP algorithm to determine the image optimal segmentation scale at first. And then, we used CART decision tree classification to extract land use information, and carried on the post-processing of CART decision tree classification results to improve the classification accuracy. The final classification result accuracy is 80.38%.
[1]蒋永涛.基于Quick Bird影像土地利用信息提取研究[D].雅安:四川农业大学,2009
[2]田新光.面向对象高分辨率遥感影像信息提取[D].北京:中国测绘科学研究院,2007
[3]Drǎgu?L,Tiede D,Levick S R.ESP:a Tool to Estimate Scale Parameter for Multi-resolution Image Segmentation of Remotely Sensed Data[J].International Journal of Geographical Information Science,2010,24(6):859-871
[4]葛春青,张凌寒,杨杰.基于决策树规则的面向对象遥感影像分类[J].遥感信息,2009(2):86-91
[5]赵萍,傅云飞,郑刘根,等.基于分类回归树分析的遥感影像土地利用/覆被分类研究[J].遥感学报,2005,9(6):708-716
[6]齐乐,岳彩荣.基于CART决策树方法的遥感影像分类[J].林业调查规划,2011,36(2):62-66
[7]陈昌鸣.面向对象的高分辨率遥感影像农村公路专题信息提取[D].重庆:重庆交通大学,2011
[8]徐春迪,屈康庆,郭俊理.宝鸡市金渭两区土地利用信息遥感提取研究[J].地理空间信息,2007,5(6):39-41
基本信息:
中图分类号:P237
引用信息:
[1]金文韬,许捍卫,李正源,等.面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取[J].地理空间信息,2016,14(09):104-106+8.
基金信息:
国家自然科学基金资助项目(41101308)