【摘 要】
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利用高分辨率遥感影像自动提取居民地是遥感影像信息提取的难点之一。居民地是各种建筑物组成的城市、集镇、农村或其他居住区的总称,是地球表面变化最多最快的地物之一。高分辨率遥感影像空间信息丰富,居民地内的细节信息更加清楚,组成居民地的像元的光谱差异也随之增大,传统的遥感影像信息提取只能依靠影像的光谱信息,且是在像元层次上的分类,因此无法有效地从高分辨率影像上提取居民地。面向对象的分类方法首先通过影像分割
【机 构】
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北京师范大学资源学院,北京 100875;国家基础地理信息中心,北京 100044 国家基础地理信
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利用高分辨率遥感影像自动提取居民地是遥感影像信息提取的难点之一。居民地是各种建筑物组成的城市、集镇、农村或其他居住区的总称,是地球表面变化最多最快的地物之一。高分辨率遥感影像空间信息丰富,居民地内的细节信息更加清楚,组成居民地的像元的光谱差异也随之增大,传统的遥感影像信息提取只能依靠影像的光谱信息,且是在像元层次上的分类,因此无法有效地从高分辨率影像上提取居民地。面向对象的分类方法首先通过影像分割将影像划分为互不相交的影像对象,然后根据这些影像对象的影像特征如光谱、纹理、形状和上下文等信息进行分类,它突破传统的分类方法,改善高分辨率遥感影像的分类精度,已引起了广泛重视。本文研究了高分辨率遥感影像上提取居民地的面向对象的分类方法,并用实验证明面向对象分类方法可以提高居民地分类的精度。
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