【摘 要】
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在分析应用对象化分析方法改进高空间分辨率遥感影像分类技术的基础上,提出了应用多层次的迭代模型改进分类流程,在自适应的迭代过程中有效地结合主导类别选择、高级对象特征
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院; 中国科学院遥感应用研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60873033,40971228,40871203);国家863计划资助项目(2009AA12Z123,2009AA12Z148);浙江省自然科学基金杰出青年团队资助项目(R1090569)
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在分析应用对象化分析方法改进高空间分辨率遥感影像分类技术的基础上,提出了应用多层次的迭代模型改进分类流程,在自适应的迭代过程中有效地结合主导类别选择、高级对象特征计算、基于互信息的特征选择等技术提高对象化方法中丰富的影像特征的利用效率,同时,有机结合像素级特征信息弥补对象化特征。通过对SPOT5影像与航空影像两种数据源的土地覆盖分类的实验表明,该方法可以有效地提高分类精度。
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