无人机高分辨率遥感影像分类方法研究

论文摘要

无人机遥感技术的发展,能够为信息领域实时地提供极其丰富的空间信息,如何处理和应用无人机获得高分辨率影像是当今研究热点。面向对象的分类方法相比与传统基于像元的分类方法能使分类精度和信噪比得到显著改善。论文利用高分辨率无人机影像,分别以面向对象法和基于像元法分别影像进行信息提取,并以混淆矩阵和KAPPA系数来评价它们分类效果。证明了在高分辨率遥感影像分类中,面向对象的遥感影像分类方法与传统遥感影像分类方法相比能获得更好的分类效果。但是,建立更加完善的精度评价体系以及如何在不同的尺度和区域选取合适的分类方法,还要开展更多的研究和验证工作。

论文目录

• 1 引言
• 2 数据源与研究方法
•   2.1 数据源
•   2.2 分类方法
•     2.2.1 极大似然分类法
•     2.2.2 最小距离分类
•     2.2.3 神经网络分类
•     2.2.4 支持向量机分类
•     2.2.5 面向对象分类
•     2.2.6 高分辨遥感图像分割
•   2.3 分类精度分析
• 3 结果与讨论
•   3.1 分类结果图
•   3.2 分类结果评价
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘启兴,景海涛,董国涛

关键词: 高分辨遥感图像,传统分类法,面向对象分类,图像分割分类精度

来源: 计算机与数字工程 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,黄河水利委员会黄河水利科学研究院水利部黄土高原水土流失过程与控制重点实验室

基金: 国家重点研发计划项目“黄河流域水沙变化机理与趋势预测”(编号:2016YFC0402400),国家自然科学基金项目“黄土丘陵沟壑区植被-水文过程的尺度效应研究”(编号:51779099),国家自然科学基金项目“黄河中游典型流域枣林植被变化对水文过程的作用机制研究”(编号:41301496),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目“黄土丘陵沟壑区植被结构变化及其对径流影响研究”(编号:HKY-JBYW-2017-10)资助

分类号: TP751

页码: 638-642+727

总页数: 6

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