【摘 要】
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随着遥感成像技术的发展以及卫星可见光、多光谱和高光谱等多源影像成像分辨率的提高，高分辨率的遥感影像已经开始广泛运用到各个领域，例如军事、测绘、地学、环境等领域，并发挥着越来越重要的作用。采用传统的基于逐像素的场景分类方法处理高分辨率遥感影像时，由于在特征提取时不能较好的利用同一类型地物的空间、结构和形状等信息，导致最后的分类精度很难满足要求，于是面向对象的遥感图像分类方法应运而生。面向对象遥感图像
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随着遥感成像技术的发展以及卫星可见光、多光谱和高光谱等多源影像成像分辨率的提高，高分辨率的遥感影像已经开始广泛运用到各个领域，例如军事、测绘、地学、环境等领域，并发挥着越来越重要的作用。采用传统的基于逐像素的场景分类方法处理高分辨率遥感影像时，由于在特征提取时不能较好的利用同一类型地物的空间、结构和形状等信息，导致最后的分类精度很难满足要求，于是面向对象的遥感图像分类方法应运而生。面向对象遥感图像分类包括对象分割和对象分类两个步骤。本文首先介绍了高分辨率遥感图像分割技术，并着重讨论了基于简单
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