【摘 要】
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为了提高QuickBird高分辨率影像土地利用信息自动提取的精度,提出了一种将灰度和纹理特征相结合共同作为分类因子、分层次(从建筑物到水体再到田地)的自动提取方法。通过定义筛选和比较各纹理公式的稳定性,确定了反差和增强反差比其他纹理参数更为适合参与信息提取。提出了基于标准距离的分类因子选择方案。实验表明使用该方法提取建筑区、水体和田地精度分别达到了93%、88%、88%,获得了较好的效果。
【机 构】
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浙江树人大学信息科技学院,浙江大学理学院
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为了提高QuickBird高分辨率影像土地利用信息自动提取的精度,提出了一种将灰度和纹理特征相结合共同作为分类因子、分层次(从建筑物到水体再到田地)的自动提取方法。通过定义筛选和比较各纹理公式的稳定性,确定了反差和增强反差比其他纹理参数更为适合参与信息提取。提出了基于标准距离的分类因子选择方案。实验表明使用该方法提取建筑区、水体和田地精度分别达到了93%、88%、88%,获得了较好的效果。
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