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基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 8次 | 上传用户：wi7474974

【摘 要】

：

针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index facto

【作 者】

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裴欢 孙天娇 王晓妍 

【机 构】

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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北省软件工程重点实验室

【出 处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2018年02期

【关键词】

：

遥感 土地利用 分类 纹理特征 面向对象分类 Gist特征 监督分类 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（U1503184）,燕山大学青年教师自主研究计划课题（14LGA011,16LGB010）

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针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体

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