| 最优分割尺度支持下高分遥感影像水土资源信息分类 |
| |
| 作者姓名： | Lu Heng Fu Xiao Li Longguo Liu Chao Bai Ruyue Li Naiwen |
| |
| 作者单位： | 四川大学,西南交通大学;汉诺威莱布尼茨大学,四川大学,四川大学,中地六合科工贸有限公司,四川大学 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金青年基金项目(51209153、41301021)、数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目（DM2014SC02）和国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金项目（KLGSIT2015-04） |
| |
| 摘 要： | 为提升水土资源信息分类精度,以无人机航拍获取的高分辨率影像为实验对象,提出了最优分割尺度和决策树支持下的对象级影像分类方法。首先,根据影像内部的同质性和异质性,建立了分割质量函数,通过该函数获取了最优分割尺度;然后,提出了基于光谱信息和面积信息的最优分割尺度评价模型对分割结果进行评价;最后,引入决策树规则机制,完成了水土资源信息分类,并与最大似然法分类结果进行对比。研究结果表明:所建立的分割质量函数能准确获取最优分割尺度,有效避免了人工分割带来的主观性,所提方法分类总体精度为86.78%,最大似然分类方法总体精度为77.59%,在分类精度上有较大提升。
|
| 关 键 词： | 高分辨率遥感影像 最优分割尺度 决策树 水土资源信息 分类 |
| 收稿时间： | 2016-06-13 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《农业机械学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《农业机械学报》下载免费的PDF全文 |
|
