【摘 要】
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设计了随机样本、感兴趣样本筛选方案,选择典型建筑物样本瓦片通过K-means非监督分类获得核心地类的最小样本信息及提高精度的影响因素。利用二值聚类获取建筑物的错分漏分光
【机 构】
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桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,桂林理工大学测绘地理信息学院
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设计了随机样本、感兴趣样本筛选方案,选择典型建筑物样本瓦片通过K-means非监督分类获得核心地类的最小样本信息及提高精度的影响因素。利用二值聚类获取建筑物的错分漏分光谱变化,从光谱统计角度分析高空间分辨率影像的聚类分割规律,发现地表真实像元的光谱特征与聚类结果类别光谱分布的内在联系,提出了解决建筑物混合光谱感兴趣区筛选的有效方法。研究表明,该方法可以更好的了解高分影像分类器性能对样本瓦片先验场景光谱分布的依赖程度,进而提高建筑物的分类精度。
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