面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取  

Land Use Information Extraction in High Resolution Images Based on Object-oriented Classification Method

作　　者：金文韬[1] 许捍卫[1] 李正源[1] 王海君[1] 

机构地区：[1]河海大学地球科学与工程学院,江苏南京210098

出　　处：《地理空间信息》2016年第9期104-106,共3页Geospatial Information

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41101308)

摘　　要：运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。We used the object-oriented classification method to segment experimental high resolution images by the optimal segmentation scale in this paper. We used ESP algorithm to determine the image optimal segmentation scale at first. And then, we used CART decision tree classification to extract land use information, and carried on the post-processing of CART decision tree classification results to improve the classification accuracy. The final classification result accuracy is 80.38%.

关 键 词：土地利用 最优分割 面向对象的分类 高分辨率影像 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]