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题名一种基于面向对象的城镇道路自动提取方法研究
被引量：9
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作者
林鹏
阮仁宗
王玉强
陶婷
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机构
河海大学地球科学与工程学院
山东省减灾中心
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2016年第1期49-54,F0002,共7页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050106)
生态十年专项(STSN-01-05)
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文摘
城镇地物类型复杂多样,道路狭窄且易与周围地物混合,这导致城镇背景下的道路信息提取存在困难。该文以安徽省滁州市部分区域为实验区,使用资源三号卫星影像,采用面向对象的方法,利用光谱特征、形状特征等信息,在对象级基础上通过复合向量机的方法进行城镇背景下的道路信息循环拾取,并利用形态学方法对提取的结果进行了分类后处理。研究结果表明,该文提出的道路提取方法具有可行性。
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关键词
道路
面向对象
知识规则
循环提取
数学形态学
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Keywords
road
object-oriented
rule-based
loop extraction
mathematical morphology
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于HyMap数据的浮水植被信息提取
被引量：5
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作者
陶婷
阮仁宗
岁秀珍
王玉强
林鹏
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机构
河海大学地球科学与工程学院
浙江省义乌市勘测设计研究院
山东省减灾中心
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2017年第2期187-192,共6页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项项目"应对气候变化的碳收支认证及相关问题"(编号:XDA05050106)资助
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文摘
以美国加利福尼亚州萨克拉门托—圣华金三角洲为研究区,利用2007年6月空间分辨率3 m的HyMap高光谱数据,根据湿地植被的光谱差异,结合地面实况数据,对植被的"三边"参数进行分析,选取合适的植被指数并结合"三边"参数特征,构建决策树模型,提取出研究区的浮水植被,并与最大似然法的分类结果进行比较。结果表明:利用决策树模型分类的总体精度达到82.68%,与最大似然法相比,总精度提高了6%,很好地识别出了研究区湿地植被中的浮水植被。
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关键词
HyMap数据
浮水植被
植被指数
决策树
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Keywords
HyMap data floating-leaved vegetation vegetation indices decision tree
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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