【摘 要】
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针对目前农村宅基地传统调查方法存在的工作量大、周期较长等不足,本文提出了一种顾及纹理和形状特征的农村宅基地半自动提取方法。该方法首先利用Gabor小波变换产生纹理特征
【机 构】
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北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学减灾与应急管理研究院,北京师范大学资源学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2012BAJ23B05)
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针对目前农村宅基地传统调查方法存在的工作量大、周期较长等不足,本文提出了一种顾及纹理和形状特征的农村宅基地半自动提取方法。该方法首先利用Gabor小波变换产生纹理特征矩阵,与光谱特征共同训练目标地物特征的混合高斯模型,并改进直线Hough变换算法检测道路范围,可有效区分农村宅基地与道路目标。无人机遥感影像实验证明,本文所提出的提取方法可有效克服传统方法结果中的斑点噪声和误分类现象,大大提高宅基地分类精度,Kappa系数达0.8以上,耗费时间也有明显缩短。
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