利用面向对象分类技术的大尺度土地覆被调查方法
Land-cover survey method using object-oriented technology and HJ-CCD image on large scale
查看参考文献19篇
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文摘
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以HJ-CCD为实验数据,采用面向对象分类技术,对地形复杂、类型多样的湖南省进行土地覆盖类型的自动提取.着重研究在大尺度上的土地覆被调查中应用HJA/B遥感影像和面向对象技术获取土地覆被信息的一整套技术方法.将多尺度分割、邻域推移分类法以及野外调查、专家知识有机结合起来,并用野外采样点进行精度检验.湖南省土地覆被调查结果的总体精度84.99%,Kappa系数为82.79%.结果证明了以HJ-CCD影像为遥感数据源,利用面向对象技术进行大尺度的土地覆被调查的可行性和有效性. |
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其他语种文摘
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Based on HJ-CCD remote image data, object-oriented technology was applied into the land-cover extraction in Hunan Province. We mainly focus on land-cover survey method using HJA/B remote sensing images on large scale and explore a set of approaches to get land-cover information using object-oriented technology. The overall accuracy of the results is 84.99% and Kappa coefficient is 82.79%. The research results show that land-cover survey method using HJ-CCD remote sensing images and object-oriented classification technology is feasible and effective on large scale. |
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来源
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中国科学院大学学报
,2013,30(6):770-778 【核心库】
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关键词
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HJ-CCD影像
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面向对象
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大尺度
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邻域推移分类法
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ecognition
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地址
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中国科学院测量与地球物理研究所, 湖北省环境与灾害监测评估重点实验室, 武汉, 430077
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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2095-6134 |
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学科
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自然地理学;农业基础科学 |
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基金
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中国科学院战略性先导科技专项
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文献收藏号
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CSCD:4983452
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参考文献 共
19
共1页
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