甘肃农业大学学报

2018, v.53;No.208(04) 116-123

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面向对象的GF-1遥感影像多尺度分割研究
Study on multi-scale segmentation of GF-1 remote sensing image with object-oriented method

张华;张改改;

摘要(Abstract):

【目的】探索基于GF-1遥感影像的干旱区绿洲地物的最优分割尺度,为民勤绿洲地物的高精度提取奠定基础.【方法】本研究采用了综合类内一致性与类间异质性两种指数构建的RMAS分割指数,以国产GF-1遥感影像为数据源,民勤绿洲为试验区,获取了建筑物、林地与耕地的最优分割尺度;通过参考对象与分割对象之间的光谱与位置关系,提出了使用光谱相似性指数SSI以及分割距离指数SDI对分割质量进行评价;使用最邻近分类法对试验区地物进行提取.【结果】1)试验区建筑物、林地以及耕地的最优分割尺度为50、30、80;2)最优分割尺度下,SSI指数接近0,且SDI指数最小;3)地物提取的总体精度为87.50%,Kappa系数为84.35%,3种地物在最优分割尺度下提取的精度分别为82.86%、89.29%、96.15%.【结论】通过RMAS指数能够准确获取最优分割尺度,以达到较高的地物提取精度.

关键词(KeyWords): 面向对象;影像分割;最优分割尺度;尺度评价;RMAS

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(41461011)

作者(Author): 张华;张改改;

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