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高分辨率影像融合算法对滨海湿地土地利用分类精度的影响

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针对融合算法对影像分类精度具有明显影响的问题,本文选择连云港海岸带埒子河口滨海湿地为研究区,以GF-1卫星影像为数据源,首先分别使用Gram-Schmidt算法、PCA算法及Brovey算法进行影像融合.然后在eCognition软件平台上,基于面向对象多尺度分割技术,利用随机森林算法对影像进行土地利用分类,并对分类结果进行精度评价.试验结果表明,不同融合算法影像融合效果明显不同,其中,Gram-Schmidt算法融合后的影像质量最好,且分类精度最高;Brovey融合算法对植被和水体有较好的光谱保真性,并且改变波段组合后分类精度有明显提高;PCA算法在3种融合算法中精度最低.
Effect of high-resolution image fusion algorithm on the classification precision of land utilization in coastal wetland

高雨、胡召玲、樊茹

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江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州 221116

61175部队,江苏 南京 222000

影像融合 土地利用分类 面向对象 随机森林 精度评价

国家自然科学基金江苏师范大学研究生科研实践创新计划

520741332021XKT0085

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(1)
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