【摘 要】
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【目的】利用高分辨率卫星影像获取精确的植被变化信息对植被资源合理利用及可持续经营有重要意义。传统的基于像元的直接变化检测法容易产生椒盐噪声,而用面向对象分类法结
【机 构】
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南京林业大学林学院,南京林业大学南方现代林业协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31670552、31971577),江苏省高校优势学科建设项目(PAPD),江苏省青蓝工程项目(2017),江苏省高校研究生科研创新项目(KYLX15_0908),中国博士后科学基金资助项目
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【目的】利用高分辨率卫星影像获取精确的植被变化信息对植被资源合理利用及可持续经营有重要意义。传统的基于像元的直接变化检测法容易产生椒盐噪声,而用面向对象分类法结果又严重依赖于分类精度。本文在分析现有算法优劣势基础上,力图找到一种针对高分辨率遥感数据进行植被变化检测的相对客观算法,并验证其有效性。【方法】基于现有的多指标综合变化分析算法(MIICA),提出了面向对象的MIICA。本算法用准确率(P)和查全率(R)分析确定的最优分割参数对前后两期跨传感器影像进行统一分割,利用分割获得的对象影像进行特征参数提取
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