【摘 要】
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本研究构建适于ZY-3卫星影像的土地利用信息提取技术——面向对象的SVM分类方法。首先进行ZY-3高分影像分割,将具有同质性信息的象元合并成图像对象,然后提取对象的光谱、纹
【基金项目】
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湖北省社科基金一般项目(后期资助项目2018193);武汉工程大学人文社科基金(05520280)
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本研究构建适于ZY-3卫星影像的土地利用信息提取技术——面向对象的SVM分类方法。首先进行ZY-3高分影像分割,将具有同质性信息的象元合并成图像对象,然后提取对象的光谱、纹理及空间属性信息,以这些多元信息作为输入,基于支持向量机进行分类器训练和土地利用分类。通过与其他方法的对比,发现此方法的总体分类精度和Kappa系数高于其他方法。此方法利用不同维度信息,克服了传统逐象元分类方法对空间信息利用不足的缺点,更全面地反映不同地物之间的异质性。本研究有助于提升中国高分影像的利用效率,并为土地利用现状调查提供技术
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