遥感信息
遙感信息
요감신식
2013年
5期
77-84
,共8页
梅丹丹%张晓祥%余其鹏%徐盼
梅丹丹%張曉祥%餘其鵬%徐盼
매단단%장효상%여기붕%서반
面向对象%多尺度分割%高分辨率遥感影像%辅助地理数据%决策树
麵嚮對象%多呎度分割%高分辨率遙感影像%輔助地理數據%決策樹
면향대상%다척도분할%고분변솔요감영상%보조지리수거%결책수
object-oriented%multi-scale segmentation%high-resolution remote sensing%ancillary geographic data%decision tree
使用美国NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度、多变量影像分割的基础上,采用决策树方法建立干旱区半干旱区的荒漠分类规则,并结合水系、道路等辅助地理数据进行干旱区半干旱区面向对象遥感分类.选择位于美国亚利桑那州菲尼克斯大都市区的周边典型荒漠地区为实验区,利用河流、道路等辅助数据进行面向对象遥感分类效果要优于单纯依靠遥感影像的分类,能够有效地提取季节性河流和简易道路.研究对美国亚利桑那州菲尼克斯都市区周边的同一荒漠地区进行了实验,利用决策规则有效提取植被和荒地,以及提取简易道路和土壤,分类总精度从常规面向对象分类方法的82.85％提高到92.45％.研究结果表明:本文提出的分类方法对荒漠地区的泥土路和灌木及其整体分类精度有较大提高.利用辅助数据进行遥感分类可以改善特定研究区的高分辨率遥感影像分类精度.
使用美國NAIP高分辨率航空遙感影像,在多呎度、多變量影像分割的基礎上,採用決策樹方法建立榦旱區半榦旱區的荒漠分類規則,併結閤水繫、道路等輔助地理數據進行榦旱區半榦旱區麵嚮對象遙感分類.選擇位于美國亞利桑那州菲尼剋斯大都市區的週邊典型荒漠地區為實驗區,利用河流、道路等輔助數據進行麵嚮對象遙感分類效果要優于單純依靠遙感影像的分類,能夠有效地提取季節性河流和簡易道路.研究對美國亞利桑那州菲尼剋斯都市區週邊的同一荒漠地區進行瞭實驗,利用決策規則有效提取植被和荒地,以及提取簡易道路和土壤,分類總精度從常規麵嚮對象分類方法的82.85％提高到92.45％.研究結果錶明:本文提齣的分類方法對荒漠地區的泥土路和灌木及其整體分類精度有較大提高.利用輔助數據進行遙感分類可以改善特定研究區的高分辨率遙感影像分類精度.
사용미국NAIP고분변솔항공요감영상,재다척도、다변량영상분할적기출상,채용결책수방법건립간한구반간한구적황막분류규칙,병결합수계、도로등보조지리수거진행간한구반간한구면향대상요감분류.선택위우미국아리상나주비니극사대도시구적주변전형황막지구위실험구,이용하류、도로등보조수거진행면향대상요감분류효과요우우단순의고요감영상적분류,능구유효지제취계절성하류화간역도로.연구대미국아리상나주비니극사도시구주변적동일황막지구진행료실험,이용결책규칙유효제취식피화황지,이급제취간역도로화토양,분류총정도종상규면향대상분류방법적82.85％제고도92.45％.연구결과표명:본문제출적분류방법대황막지구적니토로화관목급기정체분류정도유교대제고.이용보조수거진행요감분류가이개선특정연구구적고분변솔요감영상분류정도.
