【摘 要】
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随着遥感图像分辨率的不断提高,利用遥感技术进行地表信息的分类获取一直是遥感科学研究的热点。因地物类型的多样性和地物在图像上的反射波谱特征的不确定性,使得高分辨率遥
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随着遥感图像分辨率的不断提高,利用遥感技术进行地表信息的分类获取一直是遥感科学研究的热点。因地物类型的多样性和地物在图像上的反射波谱特征的不确定性,使得高分辨率遥感图像进行地物类别快速且准确的判读难以实现。为了提高遥感图像对地物信息提取的精度,以高分二号遥感图像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,在多尺度分割的基础上,结合典型地物的光谱特征、几何特征以及植被水体指数,构建地物类型提取的分层分类模型,对研究区影像进行地物的粗提取,在粗提取的基础上进行监督分类,并与分割尺度相同的监督分类方法进行比较分析
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