【摘 要】
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无人机遥感技术的发展,能够为信息领域实时地提供极其丰富的空间信息,如何处理和应用无人机获得高分辨率影像是当今研究热点。面向对象的分类方法相比与传统基于像元的分类方
【机 构】
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河南理工大学测绘与国土信息工程学院,黄河水利委员会黄河水利科学研究院水利部黄土高原水土流失过程与控制重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“黄河流域水沙变化机理与趋势预测”(编号:2016YFC0402400);国家自然科学基金项目“黄土丘陵沟壑区植被-水文过程的尺度效应研究”(编号:51779099);国家自然科学基金项目“黄河中游典型流域枣林植被变化对水文过程的作用机制研究”(编号:41301496);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目“黄土丘陵沟壑区植被结构变化及其对径流影响研究”(编号:H
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无人机遥感技术的发展,能够为信息领域实时地提供极其丰富的空间信息,如何处理和应用无人机获得高分辨率影像是当今研究热点。面向对象的分类方法相比与传统基于像元的分类方法能使分类精度和信噪比得到显著改善。论文利用高分辨率无人机影像,分别以面向对象法和基于像元法分别影像进行信息提取,并以混淆矩阵和KAPPA系数来评价它们分类效果。证明了在高分辨率遥感影像分类中,面向对象的遥感影像分类方法与传统遥感影像分类方法相比能获得更好的分类效果。但是,建立更加完善的精度评价体系以及如何在不同的尺度和区域选取合适的分类方法,还要开展更多的研究和验证工作。
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