【摘 要】
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我国传统中常用的面向像元分类方法能够对光谱差异较大的遥感影像进行提取,且效果较为良好。但在信息提取的过程中,容易产生"椒盐现象",难以充分利用纹理和形状信息,导致提取
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我国传统中常用的面向像元分类方法能够对光谱差异较大的遥感影像进行提取,且效果较为良好。但在信息提取的过程中,容易产生"椒盐现象",难以充分利用纹理和形状信息,导致提取的信息片面化,精度也难以达到要求。而本文采用面向对象的分类方法对工程土地利用变化信息进行自动化提取,该分类方法能够综合运用遥感数据光谱信息、纹理形状信息以及拓扑关系等,进行多尺度分割对象,并对对象的目视识别选择样本进行分类。通过面向对象的分类方法能够较好的测出工程土地的利用变化信息,为土地的可持续利用提供参考依据。
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