【摘 要】
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鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-1 2m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态教育部重点实验室
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鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-1 2m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP尺度分割工具选取特定地物的最优分割尺度,随后使用基于规则的面向对象方法实现了水体信息的精度提取,并与传统的分类方法提取结果进行比较。结果表明:面向对象的总体分类精度达到了94.01%,Kappa系数为0.86;最大似然分类精度为90.00%,Kappa系数为0.80;面向对象的分类方法对国产GF-1影像是可行的,可以避免"椒盐"现象和图斑破碎,且分类精度比传统的方法高,可为国产高分影像研究与应用提供科学参考。
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