基于影像融合和面向对象分类的矿区提取研究  

作　　者：李飞[1] 王法景 

机构地区：[1]杨凌职业技术学院,陕西咸阳712100

出　　处：《科技与创新》2022年第11期16-18,21,共4页Science and Technology & Innovation

基　　金：杨凌职业技术学院科学研究基金项目(编号:A201902)。

摘　　要：以攀枝花市矿区为研究区,将TM和SPOT遥感影像进行影像融合,对矿区信息采用最大似然法和面向对象分类法,比较2种分类结果的精度。基于面向对象的分类法因光谱、形状、纹理等特性相比基于像元的最大似然法分类在矿区分类中结果精度更优。

关 键 词：最大似然法 面向对象分类 影像融合 矿区提取 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]