| 多源数据的面向对象国际河流土地覆被分类研究 |
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| 引用本文： | 孔博, 邓伟, 李爱农, 杨勇. 多源数据的面向对象国际河流土地覆被分类研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(7): 943-949. DOI: 10.13203/j.whugis20130107 |
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| 作者姓名： | 孔博 邓伟 李爱农 杨勇 |
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| 作者单位： | 1中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,四川成都,610041 |
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| 基金项目： | 中国科学院重点部署资助项目(KZZD EW 08 01)；“一三五”方向性资助项目(sds 135 1205 03)；中国科学院战略性先导科技专项(B类)资助项目(XDB03030507)；国家自然科学基金资助项目(41301094)；国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放研究基金资助项目(KLGSTT2014 06) |
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| 摘 要： | 作为横跨3个国家(尼泊尔、印度、中国)的国际跨界河流———柯西河流域,地形高差巨大,土地覆被结构组成复杂,进行土地覆被的自动分类研究具有典型意义。基于面向对象方法多源遥感数据、训练规则、丰富的细节信息为复杂土地覆被自动分类研究提供了可能。选择合适的影像分割特征和最优分割尺度,按照数据挖掘中的规则顺序逐步进行各个土地覆被的提取。总体精度说明分类结果与野外点相一致的概率能达到90.05%,说明国际跨界河流土地覆被分类方法是可行的,分类结果是准确、可信的。
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| 关 键 词： | 面向对象分类 国际跨界河流 多源遥感数据 分割尺度 |
| 收稿时间： | 2013-05-02 |
| 修稿时间： | 2015-07-05 |
Object-oriented Landcover Classification of Multi-source Remote Sensing Data in International Trans-boundary River |
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| KONG Bo, DENG Wei, LI Ainong, YANG Yong. Object-oriented Landcover Classification of Multi-source Remote Sensing Data in International Trans-boundary River[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(7): 943-949. DOI: 10.13203/j.whugis20130107 |
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| Authors: | KONG Bo DENG Wei LI Ainong YANG Yong |
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| Affiliation: | 1InstituteofMountainHazardsandEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Chengdu610041,China |
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| Abstract: | Landcoverclassificationisnoteasyforitsinnercomplexityresultingfromhugeterrainele vationinKosiRiverasinternationaltrans boundaryriver,ithaspossibletoclassificationdifficultiesflowingthroughthreecountries.Theemergencyofmulti sourceremotesensingimagesandtrainingalgorithmmakeitpossibletoclassifythelandcoverforitsampledetailsbasedonobject orientedmethod.Thepaperisaboutlandcoverclassificationmethodselectingfeatureandoptimalscaleofseg mentation,theinnovationofthismethodliesinselectionofproperscaleparameterresultingfromproperimagedataandcertainclassificationorder.Thetotalaccuracyhashighly90.05%comparedwithobjectorientedclassificationresultandactualsamplingpoint,whichisafeasiblemethod,andtheclassificationresultsaremoreaccurate. |
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| Keywords: | object orientedclassification internationaltrans boundaryriver multi sourceremotesensingdata segmentationscale |
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