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面向对象标准最邻近分类法在地理国情监测中的应用
引用本文:周龙君,陈晓芬,杨利娟.面向对象标准最邻近分类法在地理国情监测中的应用[J].测绘与空间地理信息,2016(5):155-157.
作者姓名:周龙君  陈晓芬  杨利娟
作者单位:1. 海南图语地理信息技术有限公司,海南海口,570203;2. 国家测绘地理信息局海南基础地理信息中心,海南海口,570203
摘    要:地理国情监测项目范围大,遥感影像分辨率高,信息提取精度要求高,人工解译任务繁重,急需利用自动解译技术来提高效率。面向对象的标准最邻近分类法可针对地表覆盖信息实现数据的自动快速提取,相比于人工分类方法所提取的结果,该方法具有较高的精度,并且可大幅度提高地理国情监测地表覆盖信息提取的生产效率。

关 键 词:地理国情监测  面向对象  标准最邻近分类法

Object-based Standard Nearest Neighbor Classification Used in National Geomatics Monitoring
Abstract:National Geomatics Monitoring project range large ,Remote sensing image has high resolution .Information extraction accu-racy requirements , Artificial interpretation of the task is arduous , The urgent need of automatic interpretation technology to improve the efficiency .Object-based Standard Nearest Neighbor Classification will achieve Automatic extraction of surface coverage information . Compare to the extraction results with the manual classification method , The results show that the method has high accuracy , can greatly improve the National Geomatics Monitoring of land cover information extraction efficiency .
Keywords:national geomatics monitoring  object-based  standard nearest neighbor classification
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