基于对象级的高分辨率遥感影像分类研究

摘要：

依据高分辨率遥感影像的特点,结合深圳市QUICKBIRD数据提出一种基于多尺度分割的对象级遥感分类方法.文中首先利用分形网络演化法(FNEA)进行多尺度图像分割,获取对地表实体更具代表性的图像对象,然后利用对象所包含的光谱、空间特征来确定地物识别中可能要用到的各种特征参数,最后通过构建语义结构实现了研究区地物的逐级分层分类.研究结果表明,本文所采取的方法比传统方法在分类精度上有了明显的提高,为高分辨率遥感影像的信息提取提供了新的技术途径.

关键词：面向对象、高分辨率遥感、分类、多尺度分割

分类号：P2(测绘学)

资助基金：国家自然科学基金40301013

在线出版日期：2006-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-30,51,插页1