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基于高分辨率遥感影像的面向对象城市土地覆被分类比较研究
被引量:
35
1
作者
仇江啸
王效科
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期653-661,共9页
针对高分辨率遥感影像的城市土地覆被信息提取,根据分类目的与精度要求的不同,分别引入了优化与广义两种面向对象分类方案,并对分类的结果进行分析比较。结果表明:①优化方案的分类结果总体上要比广义方案好,前者的总体精度为86.50%,相...
针对高分辨率遥感影像的城市土地覆被信息提取,根据分类目的与精度要求的不同,分别引入了优化与广义两种面向对象分类方案,并对分类的结果进行分析比较。结果表明:①优化方案的分类结果总体上要比广义方案好,前者的总体精度为86.50%,相比后者的80.50%提高了6.0%,而总体Kappa系数提高了0.0851,但是该方案效率低,可移植性差;②广义方案的分类结果虽然精度略低,但是该方案具有很强的适用性与可移植性,能够在精度可控范围内,很大程度提高分类效率,实现系统而有效的自动分类;③广义方案得到的分类结果具有一致的精度,在利用其建立城市生态模型中能够保证数据之间的系统性与鲁棒性。因此,利用优化方案能够提高分类结果的绝对精度,而广义方案对于实时精确获取城市土地覆被信息、小尺度上定量监测与评价城市化的生态后果以及有效开展城市土地规划与管理具有更重要的意义。
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关键词
土地覆被
分类
高分辨率遥感影像
面向对象
优化
分类
方案
广义
分类
方案
原文传递
题名
基于高分辨率遥感影像的面向对象城市土地覆被分类比较研究
被引量:
35
1
作者
仇江啸
王效科
机构
中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室
中国科学院研究生院
出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期653-661,共9页
基金
中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-422)
城市与区域生态国家重点实验室自主项目(SKLURE2008-1-01)共同资助
文摘
针对高分辨率遥感影像的城市土地覆被信息提取,根据分类目的与精度要求的不同,分别引入了优化与广义两种面向对象分类方案,并对分类的结果进行分析比较。结果表明:①优化方案的分类结果总体上要比广义方案好,前者的总体精度为86.50%,相比后者的80.50%提高了6.0%,而总体Kappa系数提高了0.0851,但是该方案效率低,可移植性差;②广义方案的分类结果虽然精度略低,但是该方案具有很强的适用性与可移植性,能够在精度可控范围内,很大程度提高分类效率,实现系统而有效的自动分类;③广义方案得到的分类结果具有一致的精度,在利用其建立城市生态模型中能够保证数据之间的系统性与鲁棒性。因此,利用优化方案能够提高分类结果的绝对精度,而广义方案对于实时精确获取城市土地覆被信息、小尺度上定量监测与评价城市化的生态后果以及有效开展城市土地规划与管理具有更重要的意义。
关键词
土地覆被
分类
高分辨率遥感影像
面向对象
优化
分类
方案
广义
分类
方案
Keywords
Land cover classification
High spatial resolution remote sensing image
Object-oriented
Opti-mized classification scheme
Generalized classification scheme
分类号
X32 [环境科学与工程—环境工程]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高分辨率遥感影像的面向对象城市土地覆被分类比较研究
仇江啸
王效科
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2010
35
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