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    基于面向对象的多光谱数据的地表信息提取应用

    2014-03-22 14:22:03来源: 作者
    聊聊

     随着计算机技术和遥感技术的发展遥感技术在社会的各个方面得到了广泛应用如对?#35797;础?#29615;境灾害城市等进行调查监督分析和预测预报等方面的工作所以分类作为遥感技术中的一项最基本的研究也是遥感技术运用最为广泛的一项技术也相应的提出了更高的要求然而目前主要的分类方法是监督分类和非监督分类这两种方法是基于像元的分类方法不能?#34892;?#30340;利用影像的空间纹理信息而且基于像元的分类方法还存在着分类结果出现椒盐现象的问题从而导致大量无效破碎图斑的产生最终导致分类精度不高随后又提出了在此两种方法的基础上?#23186;?#30340;方法如模糊分类法基于神经网络的分类方法和基于决策树的分类方法?#21462;?#34429;然后述这些方法在一定的程度上提高了分类的精度但是他?#19988;?#26087;是建立在像元的基础上也没有考虑到对象的空间纹理信息所以也会出现上述的一些问题如椒盐现象等所?#28304;?#32479;的分类方法已不能满足分类的需求

    所以基于以上这些问题面向对象的分类方法应运而生面向对象的分类方法充分利用影像的光谱信息空间几何信息纹理信息来进行分类采用多尺度分割算法采用不同的分割尺度能够较好的提取各种尺寸大小的地物所以运用面向对象的分类方法提取地表信息是能够细致的提取出地表所覆盖的地物种类并且能够达到更高的提取精度能够更加准确的为相关部门提供数据资料为相关部门作出决策判断提供依据本文中采用面向对象的分类方法与传统的基于像元的分类方法相比有一下有点基于影像多尺度分割得到同质像元组成的影像对象对象内部的光谱差异值很小可以忽略其内部的信息从而避免了椒盐现象的出现对象之间的区分同时考虑了光谱和形状两种因子为分类提供了更多的特征?#34892;?#22320;克服了基于像元分类的一些局限性多尺度的空间分析可以满足不同尺度地物的信息提取要求模拟人脑的思维方式充分利用影像对象的各种特征?#28304;?#21040;尽可能高的精度提取地物信息的目的

    本文以四川省乐山市为实验区以全市范围的中分辨率的TM影像作为研究分析的数据源对乐山市市中区的TM影像分别进行基于像元的监督分类和面向对象分类方法的分类并将结果进行比较分析并?#28304;?#32463;验来完成整个乐山市的TM影像的面向对象分类提取出地表的地物信息TM影像是典型的多光谱数据共有七个波段分别是蓝绿红近红外中红外热红外短波红外波段分类结果表明面向对象的分类方法在进行地表信息提取时相对于传统基于像元的分类方法能够取?#23186;?#39640;的精度并?#20197;?#29992;面向对象的方法较好地完成了快速精确地提取实验区的地表信息的目标

    pan.baidu.com/s/1eQmUkme

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