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面向高分辨率RGB影像的城乡地物分类算法

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为了得到更高的城乡地物分类精度,采用Worldview-2卫星1.8 m分辨率的RGB影像,基于光谱、形状、纹理特征进行多组参数设置试验,并进一步分别构建水域、植被、裸地、道路和建筑物5类地物的提取规则集.结果表明,采用基于面向对象的标准最近邻法分类结果的总体精度和Kappa系数分别为83.84%和0.774,采用基于像元的最大似然法分类结果的总体精度和Kappa系数分别为72.90%和0.633.由此可知,基于面向对象的标准最近邻法可以更有效地提取高分辨率RGB影像的城乡边界地物信息.

汪荃、罗贤华、董翔

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中南勘察基础工程有限公司,武汉 430000

湖北省钟祥市大口林场,湖北 钟祥 431900

长江大学地球物理与石油资源学院,武汉 430000

高分辨率 RGB影像 面向对象 地物分类

2024

中南农业科技
湖北省农业科学院畜牧兽医研究所 湖北省畜牧局 湖北省农业科学院农业测试与科技信息中心

中南农业科技

影响因子：0.152
ISSN：
年,卷(期)：2024.45(5)
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