【摘 要】
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受地理环境和人类活动影响,实时、准确地获取用户满意的地表覆盖信息一直是亟待解决的难题。针对传统单分类器对地表覆盖信息实时提取不足,提出了一种基于K-means聚类投票的地表覆盖信息快速提取方法。结合TIFF与ASCII数据格式转换,对试验区湖北省黄石市2017年的遥感影像进行地表覆盖信息提取,并对各分类器的分类精度进行了评估。结果表明,集成投票法能够快速准确地表达黄石市的地理信息,分类精度高达95
【机 构】
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湖北理工学院电气与电子信息工程学院
【基金项目】
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湖北理工学院青年项目(项目编号:20xjz06Q,320202100304)。
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受地理环境和人类活动影响,实时、准确地获取用户满意的地表覆盖信息一直是亟待解决的难题。针对传统单分类器对地表覆盖信息实时提取不足,提出了一种基于K-means聚类投票的地表覆盖信息快速提取方法。结合TIFF与ASCII数据格式转换,对试验区湖北省黄石市2017年的遥感影像进行地表覆盖信息提取,并对各分类器的分类精度进行了评估。结果表明,集成投票法能够快速准确地表达黄石市的地理信息,分类精度高达95.87%,Kappa系数为0.88,明显高于其他3种分类器,验证了该方法的可行性,对地表覆盖遥感制图具有
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