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面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究

文献类型:期刊论文

作者徐世武; 杨双; 孙飞; 郭庆华
刊名测绘通报
出版日期2014
期号10页码:78-81
关键词面向对象 单值(PUL)分类 多源高分辨率影像 耕地 不完全训练集
ISSN号0494-0911
DOI10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0334
英文摘要遥感技术已广泛应用于土地覆盖/土地利用分类中。在专题应用中,用户只对某一类地物感兴趣,如耕地提取,即单类别分类问题。随着影像分辨率的提高,基于像元的分类算法难以满足高分辨率影像高精度信息提取的需求。本文采用结合面向对象分类思想和基于正样本、未标记样本遥感单值(PUL)分类方法从多源高分辨率影像中提取耕地信息,并与基于像素的分类试验进行对比分析。结果表明,在缺少部分地类的不完全训练集下,基于面向对象的单值分类较传统神经网络分类有更较稳定的表现,并且远优于基于像素的分类结果。
语种中文
资助机构国土空间规划决策支持与管理平台开发(2012BAB11B05) ; 国土空间优化配置关键技术研究与示范(2012BAB11B00)
源URL[http://ir.ibcas.ac.cn/handle/2S10CLM1/26865]  
专题植被与环境变化国家重点实验室
作者单位1.中国科学院植物研究所
2.中国地质大学(武汉)
推荐引用方式
GB/T 7714
徐世武,杨双,孙飞,等. 面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究[J]. 测绘通报,2014(10):78-81.
APA 徐世武,杨双,孙飞,&郭庆华.(2014).面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究.测绘通报(10),78-81.
MLA 徐世武,et al."面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究".测绘通报 .10(2014):78-81.

入库方式: OAI收割

来源:植物研究所

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