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《全国农业遥感技术研讨会论文集》 2009年
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面向对象的高分辨率影像农用地分类研究

邓媛媛  
【摘要】:本文以多尺度分割和基于规则的影像分类方法为主要技术,以武汉江夏区的QuickBird影像为试验区,进行农用地自动分类。首先根据地物大小,选择最优分割尺度,构建多尺度分割等级网。然后综合利用高分辨率影像的光谱信息、形状和纹理特征以及拓扑关系,建立各个对象的特征集,通过目视解译建立隶属度函数,实现地物的分层提取。在该过程中,利用NDVI和蓝波段均值设定阈值区分植被和非植被,根据植被在影像上的特征,选择红绿波段均值、近红外波段比率、NDVI、亮度、标准差、面积、形状指数、灰度共生矩阵的局部一致性指数和二阶角距等指标将其细分为耕地(翻耕过水稻田、未翻耕水稻田、菜地、未利用旱地)、林地(阔叶林、针叶林)、果园(成林果园、未成林果园)和灌木。实验表明:这些特征能有效地别农作物种类,相对于传统的像素级分类方法,该方法明显提高了高分辨率影像的分类精度,且避免了"椒盐"噪声的产生。

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