【摘 要】
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针对滨海陆地复杂地物环境下如何提高土地覆盖信息遥感提取精度的关键问题,基于最新发射的国产高分(高分辨率)1号和资源3号影像,采用面向对象分类法和最大似然法,开展杭州湾
【机 构】
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浙江工商大学区域生态环境与空间信息技术研究所;
【基金项目】
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国家高分辨率对地观测重大专项(E05-Y30B02-9001-13/15-4);国家自然科学基金项目(41271417)
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针对滨海陆地复杂地物环境下如何提高土地覆盖信息遥感提取精度的关键问题,基于最新发射的国产高分(高分辨率)1号和资源3号影像,采用面向对象分类法和最大似然法,开展杭州湾南岸滨海陆地土地覆盖信息的遥感提取。结果表明,相比最大似然法,面向对象法结合高分1号既考虑对象的光谱、空间和纹理等多种属性特征,又充分利用高分影像所提供的丰富纹理和空间信息,对于土地类型多样、边界模糊等混合像元具有较好的识别能力,获得较高分类总精度(90.4%)和Kappa系数(0.876 7);分割尺度对高分影像分类精度具有重要影响,高分1号2 m和8 m最优分割尺度分别为63%和65%,资源3号影像最优分割尺度为66%;高分1号比资源3号更能体现在植被和水体等地物信息提取方面的优势。
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