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基于国产资源一号02C星高分辨率(high resolution,HR)影像,提取了基于变差函数、灰度共生矩阵和梯度的多纹理特征,结合光谱信息构建了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多源信息复合模型的图像分类方法,并与传统最大似然法和决策树法的分类结果进行了比较。研究表明,变差函数纹理和梯度纹理参与的多源复合数据有效提高了图像的分类精度,总分类精度由85.14%提高到87.43%,Kappa系数由0.82提高到0.85;绝对值变差函数为纹理最佳窗口分析提供了理论依据,基于累积步长提取的纹理特征能显著提升图像分类的精度,分类准确率提高了13.94%,Kappa系数增加了0.17;基于多源复合数据的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法能有效解决传统图像分类结果破碎的问题,比最大似然方法和决策树法的分类精度显著提高,总精度达到89.14%,Kappa系数为0.87,分别提高了6.85%和10.84%。实验表明,ZY-102C星HR数据在冬小麦信息提取中具有一定的稳定性和优势。 相似文献
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基于智能定位手机的影像信息内外业一体化核查系统 总被引:1,自引:0,他引:1
在地理国情普查和未来将持续开展的地理国情监测工作中,其主要作业方式是通过多源遥感获取地类信息。由于自动解译和人工解译准确率较低,外业调查和核实都是必不可少的工作。传统的制图调绘核实方法存在人工定位困难、记录慢和单人识别不可靠等问题。采用最新的平板电脑进行外业调绘存在强光下无法显示、笔触操作不便和电池续航时间短等缺点。本系统以GPS智能手机作为终端,通过网络传输将遥感外业调查像片传回内业数据处理中心,作业员可以根据外业作业人员传回的定位像片进行地类赋值或修改以及检查等工作,实现无缝集成的内外业一体化。 相似文献