| 高分辨率影像城区建筑物提取研究 |
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| 引用本文： | 刘海飞,常庆瑞,李粉玲.高分辨率影像城区建筑物提取研究[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2013,41(10):221-227. |
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| 作者姓名： | 刘海飞 常庆瑞 李粉玲 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学 资源环境学院;西北农林科技大学 资源环境学院;西北农林科技大学 资源环境学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（30872073）；国家“973”重点基础研究发展计划项目（2007CB407203） |
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| 摘 要： | 【目的】探讨高分辨率遥感影像城区建筑物提取方法,为快速获取城区建筑物分布和辅助制订城区发展规划提供参考。【方法】以陕西杨凌西北农林科技大学北校区为研究对象,采用知识规则与支持向量机(Support vector machines,SVM)相结合的面向对象分析方法,从QuickBird影像中提取建筑物,并与基于SVM的面向对象分析方法及传统的基于像元的分类方法进行比较。【结果】采用知识规则与SVM相结合的面向对象分析方法所得的分类结果表明,提取建筑物总体精度达到90.68%,Kappa系数为0.81,较基于SVM的面向对象分析方法、SVM、最大似然法、K均值法总体精度分别提高了10.38%,15.31%,26.4%和29.2%。【结论】基于知识规则和SVM相结合的面向对象分析方法精度高、速度快,可快速获取建筑物的分布情况。
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| 关 键 词： | 高分辨率 知识规则 支持向量机 多尺度分割 面向对象 精度评价 |
| 收稿时间： | 2012/12/12 0:00:00 |
Urban building extraction from high-resolution multi-spectral image with object oriented classification |
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| LIU Hai-fei;CHANG Qing-rui;LI Fen-ling.Urban building extraction from high-resolution multi-spectral image with object oriented classification[J].Journal of Northwest Sci-Tech Univ of Agr and,2013,41(10):221-227. |
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| Authors: | LIU Hai-fei;CHANG Qing-rui;LI Fen-ling |
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| Institution: | LIU Hai-fei;CHANG Qing-rui;LI Fen-ling;College of Natural Resources and Environment,Northwest A&F University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | high-resolution rules SVM multi-resolution segmentation object-oriented accuracy assessment |
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