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岩土分类与一般地表的地物分类相比难度大得多,针对已有的分类方法(监督分类和非监督分类)对于岩土分类精度不高、分类效果欠佳问题提出一种基于多特征波段岩土层次分类方法。它是一种自顶向下、逐步求精的层次分类方法,该方法结合无监督分类和监督分类两种分类方法的优势,利用多个特征波段组合,有层次地将不同类型的岩土体逐步分开,实现对岩土的精确分类。对北京市怀柔山区附近的ASTER影像数据进行的岩土分类实验结果表明,基于多特征波段岩土层次分类识别方法能显著提高岩土分类精度,总体精度提高10%,Kappa系数提高了0.1,并且能识别以往分类识别方法难以区分的岩石阴影和水体等地物,能够有效地克服“同物异谱”现象。 相似文献
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基于面向对象的无监督分类的遥感影像自动分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了实现无任何先验知识的高分辨率遥感数据的自动分类,并进一步提高自动分类精度和效率,提出了一种基于面向对象的无监督分类方法(Object Oriented Unsupervised Classification).具体步骤如下:首先对遥感影像进行分割,得到一系列空间上相邻、同质性较好的分割单元,然后对分割单元进行特征提取,得到分割单元的对象特征(光谱特征、纹理特征等多特征信息),进而对分割单元进行基于对象特征马氏距离聚类.最后,通过分类后处理(类别合并、错分类别调整等)得到最终的分类结果.通过实验表明:本文提出的方法不仅能够利用影像中更多的特征信息进行聚类而且还可以有效地减少聚类对象的个数,从而使自动分类的精度和效率都得到较大的提升. 相似文献
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