【摘 要】
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选取江苏省兴化市安丰镇为研究区域,以高分二号影像为基础数据源,利用eCognition软件中的多尺度分割法将影像进行分割,基于面向对象分类方法对研究区的水体进行提取,并将水体
【机 构】
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兴义市自然资源局,北京图源科技有限公司
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选取江苏省兴化市安丰镇为研究区域,以高分二号影像为基础数据源,利用eCognition软件中的多尺度分割法将影像进行分割,基于面向对象分类方法对研究区的水体进行提取,并将水体分为河流、池塘、沟渠三类,再与传统的监督分类方法进行对比。结果表明,基于eCognition软件的面向对象分类方法提取水体可以根据其光谱差异、形状大小、上下文关系、空间信息进行细分,将水体分为河流、池塘、沟渠三类,其分类精度较高,总体精度为96.28%,比传统的监督分类方法精度提高了22.61%。
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