【摘 要】
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以辽宁省沈阳市Landsat-5 TM影像为数据源,利用ERDAS和e Cognition软件分别使用监督分类和面向对象分类方法对试验区土地覆被进行分类。在面向对象分类中选用多尺度分割法、
【机 构】
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重庆交通大学河海学院,国家测绘地理信息局陕西基础地理信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41201546);国家科技支撑计划课题(2012BAH2BB04);重庆交通大学2013年研究生教育创新基金项目(20130101)
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以辽宁省沈阳市Landsat-5 TM影像为数据源,利用ERDAS和e Cognition软件分别使用监督分类和面向对象分类方法对试验区土地覆被进行分类。在面向对象分类中选用多尺度分割法、最邻近分类法。分类完成后,计算监督分类误差矩阵得到总体精度90.65%、Kappa系数0.847 8以及生产精度和用户精度,在e Cognition中选用最佳分类结果和分类稳定性统计法得到图表形式的精度结果,最后得到精度结果对比(监督分类/面向对象):聚落91.14%/93.50%,农田86.91%/93.80%,森林91.73%/96.70%,草地84.44%/91.36%,水体98.16%/96.18%。通过精度对比分析得出基于对象的面向对象分类法较于传统的监督分类法提高了分类效率和精度。
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