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利用面向对象分类技术的大尺度土地覆被调查方法 被引量：4
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作者 罗开盛 李仁东 常变蓉 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期770-778,共9页
以HJ-CCD为实验数据,采用面向对象分类技术,对地形复杂、类型多样的湖南省进行土地覆盖类型的自动提取.着重研究在大尺度上的土地覆被调查中应用HJA/B遥感影像和面向对象技术获取土地覆被信息的一整套技术方法.将多尺度分割、邻域推移... 以HJ-CCD为实验数据,采用面向对象分类技术,对地形复杂、类型多样的湖南省进行土地覆盖类型的自动提取.着重研究在大尺度上的土地覆被调查中应用HJA/B遥感影像和面向对象技术获取土地覆被信息的一整套技术方法.将多尺度分割、邻域推移分类法以及野外调查、专家知识有机结合起来,并用野外采样点进行精度检验.湖南省土地覆被调查结果的总体精度84.99%,Kappa系数为82.79%.结果证明了以HJ-CCD影像为遥感数据源,利用面向对象技术进行大尺度的土地覆被调查的可行性和有效性. 展开更多
关键词 HJ—CCD影像 面向对象 大尺度 邻域推移分类法 ECOGNITION
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