| 面向对象矿区复垦植被分类最优分割尺度研究 |
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| 引用本文： | 李娜,包妮沙,吴立新,刘善军,刘小翠.面向对象矿区复垦植被分类最优分割尺度研究[J].测绘科学,2016,41(4):66-71,76. |
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| 作者姓名： | 李娜 包妮沙 吴立新 刘善军 刘小翠 |
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| 作者单位： | 东北大学资源与土木工程学院,沈阳,110004;东北大学资源与土木工程学院,沈阳 110004;中国矿业大学感知矿山(物联网)中心,江苏徐州221116;辽宁国土资源规划院辽阳分院,辽宁辽阳,111000 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务经费项目(N120801002)，国家自然科学基金项目(4140010440) |
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| 摘 要： | 针对面向对象分类中直接影响最终分类精度的分割尺度问题,该文通过基于对象的精度评价,定量对比分析eCognition软件自带的ESP工具、欧几里得距离二指数(ED2)和分割误差(SE)3种分割尺度选择方法,研究不同尺度在矿区复垦植被面向对象分类的精度差异,为高分遥感数据分割尺度的选择提供定量的标准。得出结论:分割尺度的微小变化会导致分类结果的显著差异;ESP工具分类精度最低,SE和ED2全面考虑参照样本与分割对象之间的特征和几何差异,可显著提高面向对象分类精度;将SE和ED2作为最优分割尺度选择算法嵌入面向对象分类体系中,可以快速获取最优分割尺度。
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| 关 键 词： | 复垦植被 Worldview-2影像 面向对象分类 分割尺度 |
Study of optimal segmentation scale in object-based classification for rehabilitated vegetation in coal mining site |
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| LI Na,BAO Nisha,WU Lixin,LIU Shanjun,LIU Xiaocui.Study of optimal segmentation scale in object-based classification for rehabilitated vegetation in coal mining site[J].Science of Surveying and Mapping,2016,41(4):66-71,76. |
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| Authors: | LI Na BAO Nisha WU Lixin LIU Shanjun LIU Xiaocui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | rehabilitated vegetation Worldview-2 imagery object-based classification segmentation scale |
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