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顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类 总被引:1,自引:0,他引:1
首先对分形网络演化(FNEA)算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。 相似文献
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排土场是露天矿山的重大危险源之一,其沉降监测一直以来备受重视。本文根据某露天钼矿排土场沉降监测方法及特点,提出利用全站仪后方交会的方法进行沉降观测,通过观测实验,分别对测角、测边后方交会的坐标数据进行比较分析,综合考虑数据的精度和产生误差的原因,并依此得出测边后方交会更加适合于该露天钼矿排土场沉降观测的结论。 相似文献
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