检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]武汉大学测绘学院,武汉市430079 [2]山西省工程测绘院,太原市030002
出 处:《武汉大学学报(信息科学版)》2009年第2期183-186,230,共5页Geomatics and Information Science of Wuhan University
基 金:国家自然科学基金资助项目(40471089,40871172);国家863计划资助项目(2007AA12Z154);国家创新研究群体科学基金资助项目(40721001)
摘 要:针对ADS40影像的空间分辨率高而光谱分辨率相对不足的特点,提出了一种基于多尺度分割的对象级遥感分类方法。首先通过多尺度分割获得影像对象,然后利用对象所包含的光谱特征、几何特征、拓扑特征来确定地物识别中可能要用到的各种特征参数,并建立对象间的分类层次结构图,最后利用模糊分类器逐级分层分类来提取地物信息。研究结果表明,面向对象的分类方法与传统方法相比,可显著提高分类精度,有效抑制"椒盐现象"的产生,更加适合于几何信息和结构信息丰富的ADS40影像的自动识别分类。通过对太原市ADS40影像进行分类验证了此方法的有效性。ADS40 images with high spatial resolution have many more spatial characteristics than low-resolution image except spectral characteristics. We introduced a object-oriented classification method based on multi-scale segmentation to classify ADS40 image of Taiyuan City. Firstly, the whole image is multi-scale segmented to get objects. Then, The features of objects, such as spectral, geometrical and topological characteristics, were measured. The hierarchical structure for classification was built. Finally, we applied a fuzzy rule classifier to extract the classification information of ADS40 images. The research shows that the object- oriented method can improve the overall classification accuracy of ADS40 images, reduce the Pepper and Salt' Pheomenon effectively, and meet the requirement of ADS40 images classification compared with classical classification approaches.
分 类 号:P237.4[天文地球—摄影测量与遥感] P231.5[天文地球—测绘科学与技术]
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