【摘 要】
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高空间分辨率遥感影像数据已成为快速获取地表信息的主要数据源。面向对象的分类方法,充分利用了高空间分辨率遥感影像丰富的光谱、形状、纹理等特征,通过影像多尺度分割、多
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高空间分辨率遥感影像数据已成为快速获取地表信息的主要数据源。面向对象的分类方法,充分利用了高空间分辨率遥感影像丰富的光谱、形状、纹理等特征,通过影像多尺度分割、多特征分析与提取、样本采集、监督分类等技术,得到较高精度的分类结果。本文选取浙江省舟山岛2016年第一季度的GF-1高空间分辨率遥感影像数据,结合面向对象技术和C5.0决策树算法对研究区进行土地覆盖分类研究。结果表明,分类总体精度达到91%,Kappa系数达到0.87,具有可靠的分类精度,能够实现土地覆盖精准、快速的自动识别分类。
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