面向灾害应急土地覆被分类的样本自动选择方法研究 |
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引用本文: | 温奇,夏列钢,李苓苓,吴玮.面向灾害应急土地覆被分类的样本自动选择方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2013(7):799-804,884. |
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作者姓名: | 温奇 夏列钢 李苓苓 吴玮 |
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作者单位: | 民政部国家减灾中心;民政部减灾与应急工程重点实验室;中国科学院遥感应用研究所 |
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基金项目: | 十二五国家科技支撑计划资助项目(2011BAB01B06);国家863计划资助项目(2012AA121305) |
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摘 要: | 通过对自动化样本选择方法进行研究,实现了局部区域内面向对象的土地覆被自动分类。首先通过模糊聚类获得影像中的候选对象样本,分别提取影像特征和先验知识中的地类特征,通过预设阈值完成样本初步筛选,然后根据先验知识进行半监督距离度量学习,完成样本的自动选择,并为最终的监督分类提供度量依据。应用舟曲泥石流灾区影像进行了实验,结果表明,本文方法与基于人工选择样本的分类结果精度非常接近,同时在多次实验中表现出较高的稳定性,相对人工方法更加客观,适合批量自动化处理。
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关 键 词: | 灾害应急 土地覆被分类 样本自动选择 特征提取 特征匹配 |
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