面向对象的森林植被图像识别分类方法
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 郭亚鸽; 于信芳 ; 江东; 王世宽; 姜小三
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| 发表日期 | 2012 |
| 关键词 | Ecognition 面向对象分类 多尺度分割 最大似然法 |
| 英文摘要 | 森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。 |
| ISSN号 | 1560-8999 |
| 出处 | 地球信息科学学报
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| 期 | 4页:514-522 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://192.168.22.105/handle/311030/27368]  |
| 专题 | 资源利用与环境修复重点实验室_中文论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭亚鸽,于信芳,江东,等. 面向对象的森林植被图像识别分类方法. 2012. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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