【摘 要】
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多尺度分割方法占用系统资源多、耗时长,并且传统面向对象的分类方法是基于全景影像和已分割好的对象进行分类的,其分类结果需要人工加以完善.针对上述问题,提出一种基于像元
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,昆明市规划编制与信息中心
【基金项目】
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云南省自然科学基金资助(2007D042M)
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多尺度分割方法占用系统资源多、耗时长,并且传统面向对象的分类方法是基于全景影像和已分割好的对象进行分类的,其分类结果需要人工加以完善.针对上述问题,提出一种基于像元和面向对象相结合的高分辨率影像信息提取方法.该方法利用原始QuickBird卫星影像创建一个低分辨率影像的子工程进行对象的粗糙分类,并逐个深入分析对象区域.在此基础上,将提取出来的对象轮廓进行规范化处理.最后用大面积区域的影像进行了库塘提取实验,结果表明,该方法不仅提高了信息提取的效率,而且提取的总体效果较好.
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