| 基于遥感影像的昆明中心城区绿地信息提取 |
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| 引用本文： | 张夏梦,刘敏,魏开云.基于遥感影像的昆明中心城区绿地信息提取[J].林业调查规划,2019(2):18-22. |
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| 作者姓名： | 张夏梦 刘敏 魏开云 |
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| 作者单位： | 西南林业大学园林学院 |
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| 摘 要： | 以昆明中心城区遥感影像为研究数据,采用基于面向对象分类的研究方法,按照监督分类的思想,将地物分为城市绿地、林地、裸地、水体、建筑和道路6种类型,运用支持向量机的分类器对绿地信息进行提取,并根据总体分类精度和kappa系数的大小对分类结果进行验证,结果表明:城市绿地信息提取精度良好,符合城市绿地调查的精度标准,认为此种绿地信息提取方法值得推广运用。
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| 关 键 词： | 面向对象 监督分类 遥感影像 绿地信息 分类精度 kappa系数 |
Information Extraction of Green Space in Central Urban Area of Kunming Based on Remote Sensing Image |
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| ZHANG Xiameng,LIU Min,WEI Kaiyun.Information Extraction of Green Space in Central Urban Area of Kunming Based on Remote Sensing Image[J].Forest Inventory and Planning,2019(2):18-22. |
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| Authors: | ZHANG Xiameng LIU Min WEI Kaiyun |
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| Institution: | (School of Landscape Architecture,Southwest Forestry University,Kunming 650224,China) |
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| Abstract: | ZHANG Xiameng;LIU Min;WEI Kaiyun(School of Landscape Architecture,Southwest Forestry University,Kunming 650224,China) |
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| Keywords: | object-oriented supervised classification remote sensingimage information of green space classification accuracy kappacoefficient |
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