基于遥感影像分类的城市建成区提取结果的精度探讨

【摘要】：本文主要以城市建成区为例,介绍了目前国内外对于城市建成区现状的提取技术、提取过程中出现的不足以及未来遥感提取技术的发展方向。以武汉市landsat 8遥感影像为主要数据源,选择监督分类、非监督分类以及面向对象的分类方法对武汉市建成区边界现状信息进行提取,并比较3种分类方法的优缺点。通过叠加分析以及混淆矩阵的方法对影像分类方法的结果进行精度评价,找出误差产生的原因,分析误差结果,最终对城市建成区提取技术给出指导性建议。

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3	杜玫芳;;神经网络在遥感影像分类应用中的若干进展[J];科技情报开发与经济;2007年27期
4	杨瑾文;赖文奎;;深度学习算法在遥感影像分类识别中的应用现状及其发展趋势[J];测绘与空间地理信息;2020年04期
5	赵海强;;基于样本优选改进的随机森林遥感影像分类研究[J];城市勘测;2017年04期
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11	黄冬梅;陈珂;王振华;刘爽;;利用空间抽样理论的遥感影像分类结果精度评价方法[J];计算机应用与软件;2016年07期
12	张雁;吴保国;王冬;;遥感影像分类方法研究动态[J];安徽农业科学;2012年28期
13	钟燕飞;张良培;李平湘;;遥感影像分类中的模糊聚类有效性研究[J];武汉大学学报(信息科学版);2009年04期
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15	邓芳,秦军,李鉴;提高遥感影像分类精度方法的研究[J];铁路航测;2003年02期
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18	王永吉;孟庆岩;杨健;孙云晓;李鹏;邢武杰;;一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法[J];科学技术与工程;2016年32期

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7	王珊珊;季民;高洁;焦其松;;CBR方法在高分辨率遥感影像分类中的应用[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年
8	杨剑;蒲英霞;何一鸣;;基于Getis的遥感影像分类研究[A];中国地理学会百年庆典学术论文摘要集[C];2009年
9	杨春萍;余先川;;基于稀疏成分分析的遥感图像分类[A];地球资源环境定量化理论与应用——2009年全国数学地球科学与地学信息学术会议论文集[C];2009年
10	;结合光谱、纹理与形状特征的高空间分辨率遥感影像分类(英文)[A];中国测绘学会第九次全国会员代表大会暨学会成立50周年纪念大会论文集[C];2009年

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3	刘志刚;支撑向量机在光谱遥感影像分类中的若干问题研究[D];武汉大学;2004年
4	巫兆聪;粗集理论在遥感影像分类中的应用[D];武汉大学;2004年
5	胥海威;基于改进随机聚类决策森林算法的遥感影像分类研究[D];中南大学;2012年
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8	夏俊士;基于集成学习的高光谱遥感影像分类[D];中国矿业大学;2013年
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10	陈丹;基于优化决策树的高分辨率遥感影像分类技术研究[D];武汉大学;2010年

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3	李洪川;多核支持向量机在高分辨率遥感影像分类中的应用研究[D];重庆邮电大学;2018年
4	黄磊;基于模糊聚类的高分辨率遥感影像分类算法研究[D];重庆邮电大学;2019年
5	张慧丽;高光谱遥感影像分类方法的对比研究[D];中国地质大学(北京);2019年
6	杨朦朦;结合DT-CWT分解的多特征BP神经网络遥感影像分类[D];山东科技大学;2018年
7	刘威;基于多类特征深度学习的高分辨率遥感影像分类[D];北京建筑大学;2019年
8	薛洪飞;基于深度学习的遥感影像分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2019年
9	余威;基于深度学习的遥感影像分类应用研究[D];贵州大学;2019年
10	段琳琳;基于深度学习的遥感影像分类研究[D];河南大学;2018年

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