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遥感图像分区自动分类方法研究 总被引:27,自引:2,他引:27
对判读区域自然景观复杂,数据时相与质量差异较大的遥感图像用常规的分类方法难以达到令人满意的效果,为此,作者采用了一种通过定义图像判读区,分类管理器和改进监督分类算法等方法来实现遥感图像的分区自动分类,以不同时相的TM拼接图像进行分类试验,结果表明:该方法比传统的监督分类方法有明显改进:(1)与整幅图像用同一个标准进行分类的方案相比,其精度显著提高,(2)可在分类前灵活,任意生成所感兴趣的判读区域,(3)在每个分区内可以采取不同的分类方案进行分类,(4)每个分区的分类结果可以保存在同一个文件中,而不需要另外生成新的操作层.因此分类不受次数的限制,可保证分类结果的完整性,每个分区的分类结果也可以保存为单个分区的分类结果. 相似文献
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以北京市平原区为研究区域,利用北京1号卫星(Beijing-1)融合数据,研究了非正规垃圾场的影像特征,建立了非正规垃圾场在小卫星影像上的判读标志,通过人机交互和计算机自动检测方法对北京地区的非正规垃圾场进行了判读分析和变化检测试验研究.验证发现:利用Beijing-1小卫星的全色和多波段融合影像对非正规垃圾场的识别精度可达90.3%;由于非正规垃圾场影像特征的不确定性,计算机自动变化检测方法不能替代人机交互判读,但可提高人机交互识别变化的效率. 相似文献
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