简介:摘要:遥感影像特征提取与分类是遥感影像解译的一个重要研究方向。在特征分类上,Softmax分类器和支持向量机已经被广泛应用于各种复杂高维数据分类任务并取得了良好的效果,目前的研究主要集中在如何获取图像高质量的特征表示上。随着遥感技术的发展,我国在提高遥感影像分辨率方面有了重大突破,通过高分系列卫星采集的遥感影像分辨率已经达到了米级甚至是亚米级。与中分辨率和低分辨率的遥感影像相比较,高分辨率遥感影像中包含了更加丰富和详尽的细节信息。可以准确的反映出地表类型以及空间布局,但是由于地表建筑的空间分布和几何结构相当繁杂,导致同谱异物和同物异谱的现象愈加严重,为高分遥感影像的分类带来了巨大的挑战。基于此,本篇文章对耦合多源地理数据的多分辨率遥感影像场景分类方法进行研究,以供参考。
简介:文章针对株洲县堂市乡某部分区域高分辨率影像,采用eCognition的多尺度分割和面向对象的最邻近法对影像进行分类,同时与ENVI5.3软件平台下的最大似然法分类结果进行了对比分析,并以野外验证后的目视解译为基准进行精度评价。结果表明:基于eCognition平台下的面向对象的分类方法避免了传统分类结果噪声严重、精度低的缺陷,其总体分类精度为80%,Kappa系数为0.7397,比传统分类结果精度高,比目视解译效率高。
简介:【摘要】随着卫星遥感技术的不断发展,高分辨率卫星遥感影像数据的应用研究也变得越来越重要。本研究旨在探讨高分辨率的卫星遥感影像数据在各个领域的应用。高分辨率的卫星遥感影像数据在土地利用和地表覆盖监测方面具有重要作用。这些数据能够提供更精确的地表信息,帮助我们更好地理解和监测土地利用和地表覆盖的变化。高分辨率的卫星遥感影像数据在城市规划和交通管理方面也有广泛的应用。这些数据可以提供城市建设和交通规划所需的详细地理信息,帮助决策者更好地规划城市发展和交通网络。高分辨率的卫星遥感影像数据在土地利用、环境监测、资源管理、农业和粮食安全以及城市规划等领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步和数据的不断更新,我们相信这些数据在未来将为各个领域的研究和应用提供更多有价值的信息。