【摘 要】
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以地物光谱特征进行分类是传统的基于像元的遥感影像分类方法,影像处理结果中含有大量椒盐噪声,分类精度较差,而面向对象的分类方法除包括光谱特征信息外,还包括影像的纹理特
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以地物光谱特征进行分类是传统的基于像元的遥感影像分类方法,影像处理结果中含有大量椒盐噪声,分类精度较差,而面向对象的分类方法除包括光谱特征信息外,还包括影像的纹理特征、空间结构等信息,分类结果精度较高。然而,现有的遥感影像分类只考虑了光谱特征信息,忽视了空间信息的重要作用。文章在面向对象分类的基础上提出了融合光谱信息和空间信息分割合并的遥感影像分类法,并运用混淆矩阵方法进行精度分析,同传统的基于像元最大似然法分类方法比较分析。试验表明,融合多种信息分割合并的方法克服了基于像元分类法的椒盐现象,区别了"同物异谱"及"同谱异物"现象,在分类精度和可靠性上有了提高。
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