【摘 要】
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利用基于面向对象分类方法的eCognition软件,以桂林寨底地区为研究区,对影像中各类地物设置不同的分割参数,即初始分割尺度为30,形状因子为0.1,光谱因子为0.9,紧凑度为0.7,光
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,中国地质科学院岩溶地质研究所
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利用基于面向对象分类方法的eCognition软件,以桂林寨底地区为研究区,对影像中各类地物设置不同的分割参数,即初始分割尺度为30,形状因子为0.1,光谱因子为0.9,紧凑度为0.7,光滑度为0.3,能够比较准确地分割出水体、植被、非植被3类地物。根据建立的类层次结构,继续对植被和非植被2个大类进行细分,结果表明当分别选定分割尺度为80和50时效果较理想。利用eCogni-tion对完成分割的地类进行分类,并结合最后的手动修改,取得了较高的分类精度,即总的分类精度达到96.28%,Kappa系数为0.9523。与传统的分类方法进行对比,面向对象分类方法在高分辨率影像分类工作中具有较大的优势。
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