【摘 要】
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为提高村域尺度土地利用分类精度,本文基于高分辨率无人机影像,研究了融合多特征的两阶段分类方法.该方法首先利用基于平均J-M距离增量的“扩充特征子集法”获取最优纹理特征和可见光植被指数,并与原始影像融合;然后,根据地物的具体特征表现,基于规则结合最邻近法分两阶段进行提取.研究结果表明:1)纹理特征和可见光植被指数有助于提高影像分割质量,且基于平均J-M距离增量的“扩充特征子集法”选取的特征相较于同类其他特征更能体现地类间差异化程度;2)相较于全局最优分割尺度下的决策树、支持向量机及随机森林等分类,本文方法总
【机 构】
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中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司勘测分公司,贵州 贵阳550081;西南交通大学 地球科学与环境工程学院,四川 成都611756;西南科技大学 环境与资源学院,四川 绵阳621010
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为提高村域尺度土地利用分类精度,本文基于高分辨率无人机影像,研究了融合多特征的两阶段分类方法.该方法首先利用基于平均J-M距离增量的“扩充特征子集法”获取最优纹理特征和可见光植被指数,并与原始影像融合;然后,根据地物的具体特征表现,基于规则结合最邻近法分两阶段进行提取.研究结果表明:1)纹理特征和可见光植被指数有助于提高影像分割质量,且基于平均J-M距离增量的“扩充特征子集法”选取的特征相较于同类其他特征更能体现地类间差异化程度;2)相较于全局最优分割尺度下的决策树、支持向量机及随机森林等分类,本文方法总体精度分别高出6.89％、2.66％、5.17％,Kappa系数分别高出11.86％、4.28％、9.04％,在村域土地利用分类方面表现出较强适用性.
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