【摘 要】
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针对遥感影像对不同屋顶材质的建筑物提取存在提取准确率和精度不高的问题,本文以高分2号卫星影像在计算机平台上进行建筑物信息的提取。采用面向对象分类、专家知识的决策树分类及基于IDL平台的循环结构结合SVM方法进行地类信息的提取。为了提高不同材质屋顶的建筑物提取精度,通过在ENVI/IDL的开放性遥感平台上,利用其二次开发功能中丰富的函数库,选择循环结构语句,采用支持向量机(SVM)的方法来进行代码编写,提取地类信息。三种模型的建筑物提取准确率为81.5%、91.5%、92.8%,其精确率为83.3%、89.
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针对遥感影像对不同屋顶材质的建筑物提取存在提取准确率和精度不高的问题,本文以高分2号卫星影像在计算机平台上进行建筑物信息的提取。采用面向对象分类、专家知识的决策树分类及基于IDL平台的循环结构结合SVM方法进行地类信息的提取。为了提高不同材质屋顶的建筑物提取精度,通过在ENVI/IDL的开放性遥感平台上,利用其二次开发功能中丰富的函数库,选择循环结构语句,采用支持向量机(SVM)的方法来进行代码编写,提取地类信息。三种模型的建筑物提取准确率为81.5%、91.5%、92.8%,其精确率为83.3%、89.
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