【摘 要】
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高分辨率遥感影像具有丰富的空间以及纹理信息，而光谱信息较弱，若采用传统的基于像元的分类方法，仅从光谱特征出发，在进行图像处理时能够获取的信息有限，导致分类精度较低。为了能
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高分辨率遥感影像具有丰富的空间以及纹理信息，而光谱信息较弱，若采用传统的基于像元的分类方法，仅从光谱特征出发，在进行图像处理时能够获取的信息有限，导致分类精度较低。为了能够更精确地对图像进行分类，文中利用专业的软件E‐cognition采用面向对象的方法对高分辨率影像先进行多尺度分割和光谱辅助分割，之后选取合适的特征空间对河海大学遥感影像进行分类，并利用总体分类精度和Kappa系数等标准对分类精度进行客观评价。实验表明，面向对象的分类方法精度较高。
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