-
题名基于规则面向对象分类法的贵州省山区火烧迹地提取
被引量：1
- 1
-
-
作者
刘芸
廖瑶
李慧璇
杨娟
王伟
-
机构
贵州省生态气象和卫星遥感中心
贵州省特种水产工程技术中心
-
出处
《林业调查规划》
2024年第1期8-11,共4页
-
基金
贵州省科技厅基础研究计划(黔科合基础-ZK[2021]一般193)。
-
文摘
基于国产高分一号卫星宽幅(WFV)影像,对贵州省复杂地形山区火烧迹地的光谱特征、形状特征、纹理特征等进行了分析,建立了火烧迹地提取规则,完成了研究区基于规则面向对象的火烧迹地提取。利用高分二号卫星1 m分辨率影像对提取结果进行精度验证。结果表明,基于规则面向对象分类法的GF1WFV火烧迹地提取总体精度为92.67%,总Kappa系数为0.89,能较好地完成研究区的火烧迹地分类提取,分类质量达到极好水平,为贵州省山区火烧迹地提取提供了一定的参考和理论依据。
-
关键词
面向对象分类法
高分卫星影像
火烧迹地提取
山区
贵州
-
Keywords
object-oriented classification
GF1 satellite image
extraction of burned land
mountainous areas
Guizhou Province
-
分类号
S771.8
[农业科学—森林工程]
TP573
[自动化与计算机技术]
-
-
题名基于面向对象分类的稀土开采区遥感信息提取方法研究
被引量：12
- 2
-
-
作者
代晶晶
吴亚楠
王登红
令天宇
王俊华
-
机构
中国地质科学院矿产资源研究所
中国地质大学(北京)地球科学与资源学院
-
出处
《地球学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期111-118,共8页
-
基金
中国地质调查局项目“华南重点矿集区稀有稀散和稀土矿产调查项目”(编号：DD20160056)和“川西甲基卡大型锂矿资源基地综合调查评价”(编号：DD20160055)联合资助
-
文摘
离子吸附型稀土矿是我国宝贵的矿产资源,运用遥感影像分类技术提取稀土开采区可以准确地实现对稀土开采状况的监测,但仅利用光谱信息往往难以保证分类精度。本文以江西寻乌稀土矿区为研究区,以IKONOS影像为数据源,应用面向对象分类方法提取了稀土开采区的遥感信息。针对稀土开采区的分布特点,选择基于边缘的分割算法进行影像分割;结合地形信息、光谱信息及几何信息建立规则集,进行特征提取;最后采用隶属度函数法实现面向对象分类,并与传统的光谱角填图分类进行对比分析。研究结果表明,面向对象分类法提取稀土开采区的总体精度为92.49%,Kappa系数为0.857 6,与传统监督分类方法相比有了很大的提高。
-
关键词
稀土
面向对象分类法
影像分割
特征提取
精度
-
Keywords
ion-absorbed rare earth ore
object-oriented classification
image segmentation
feature extraction
accuracy
-
分类号
P407.8
[天文地球—大气科学及气象学]
P618.7
[天文地球—矿床学]
-
-
题名基于GF-2遥感影像的机械性破损面提取方法
被引量：2
- 3
-
-
作者
夏既胜
马梦莹
符钟壬
-
机构
云南大学地球科学学院
-
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020年第2期26-32,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目“云南金沙江流域典型区机械破损面空间格局变化与生态响应”(项目编号:41461103)资助。
-
文摘
机械性破损面容易引发水土流失、次生地质灾害等生态环境问题,但目前还缺乏其基于遥感影像的有效提取方法。选择机械性破损面分布密集的云南省螳螂川流域为研究对象,基于高分二号(GF-2)遥感影像,探讨其基于纹理特征辅助的面向对象提取方法。根据7类地物特征建立地物分类规则,在最优尺度分割的基础上,基于光谱特征的决策树A和基于“光谱+纹理”特征的决策树B进行面向对象的分类。经过精度评价分析得出,相对于传统的监督分类法和仅基于光谱的面向对象分类法,基于“光谱+纹理”特征的决策树B分类方法使Kappa系数和总精度分别提高至0.82和86.25%,有效地提高了机械性破损面的提取精度。
-
关键词
高分二号(GF-2)
机械性破损面
面向对象分类法
决策树
-
Keywords
GF-2
mechanical damage surface
object-oriented classification
decision tree
-
分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
