华中师范大学学报（自然科学版）
華中師範大學學報（自然科學版）
화중사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CENTRAL CHINA NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2013年
4期
565-570,577
,共7页
eCognition%面向对象%分割模式%二叉树流程法
eCognition%麵嚮對象%分割模式%二扠樹流程法
eCognition%면향대상%분할모식%이차수류정법
eCognition%object-oriented classification%segmentation mode%binary tree process method
提出了基于HJ影像的面向对象技术土地覆被分类的一整套方法,即采用面向对象的影像分类技术,充分利用影像的光谱特征、空间特征、纹理、上下文关系,综合运用多层分割、整体分割、类内分割和局部分割模式,融入二叉树流程法,以多时相HJ影像为实验数据,对土地覆被类型进行自动提取.并以地形复杂的麻阳苗族自治县为例进行实验研究,结果表明:分类总体精度为82.88％,能够满足利用遥感影像进行土地覆被信息提取的精度要求,说明是可行的；由于中分辨率的HJ影像提供的光谱细节并不是很丰富,HJ影像面向对象土地覆被分类技术的光谱特征优势不明显,利用二叉树流程法和多种分割方法是降低误差提高分类精度的有效途径.
提齣瞭基于HJ影像的麵嚮對象技術土地覆被分類的一整套方法,即採用麵嚮對象的影像分類技術,充分利用影像的光譜特徵、空間特徵、紋理、上下文關繫,綜閤運用多層分割、整體分割、類內分割和跼部分割模式,融入二扠樹流程法,以多時相HJ影像為實驗數據,對土地覆被類型進行自動提取.併以地形複雜的痳暘苗族自治縣為例進行實驗研究,結果錶明:分類總體精度為82.88％,能夠滿足利用遙感影像進行土地覆被信息提取的精度要求,說明是可行的；由于中分辨率的HJ影像提供的光譜細節併不是很豐富,HJ影像麵嚮對象土地覆被分類技術的光譜特徵優勢不明顯,利用二扠樹流程法和多種分割方法是降低誤差提高分類精度的有效途徑.
제출료기우HJ영상적면향대상기술토지복피분류적일정투방법,즉채용면향대상적영상분류기술,충분이용영상적광보특정、공간특정、문리、상하문관계,종합운용다층분할、정체분할、류내분할화국부분할모식,융입이차수류정법,이다시상HJ영상위실험수거,대토지복피류형진행자동제취.병이지형복잡적마양묘족자치현위례진행실험연구,결과표명:분류총체정도위82.88％,능구만족이용요감영상진행토지복피신식제취적정도요구,설명시가행적；유우중분변솔적HJ영상제공적광보세절병불시흔봉부,HJ영상면향대상토지복피분류기술적광보특정우세불명현,이용이차수류정법화다충분할방법시강저오차제고분류정도적유효도경.
