【摘 要】
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针对阴影在检测过程中易与水体、深蓝色地物、深灰色道路混淆的问题,对高分二号卫星(GF-2)影像中的典型地物纹理和光谱信息进行统计分析,提出一种基于多尺度分割和随机森林分
【机 构】
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郑州大学智慧城市研究院,郑州大学水利与环境学院
【基金项目】
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河南省科技攻关计划项目(162102310192)
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针对阴影在检测过程中易与水体、深蓝色地物、深灰色道路混淆的问题,对高分二号卫星(GF-2)影像中的典型地物纹理和光谱信息进行统计分析,提出一种基于多尺度分割和随机森林分类的阴影提取算法。通过选取样本数据的阴影指数、亮度、逆差矩、熵、对比度等12个对象特征构建随机森林分类模型,精确提取阴影区域。实验结果显示,本文所提阴影提取算法可以有效地对阴影进行识别,对2个研究区的提取精度分别达到了95.26%和94.35%,可有效解决单一特征下阴影不易与其他地物区分以及阈值分割过程中阈值不易确定的问题。
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