高分辨率遥感影像面向对象的绿地信息提取方法研究

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空间、光谱、时间分辨率越来越高的遥感数据源为信息提取带来诸多便利,仅考量了光谱信息的基于像素的绿地信息提取方法,在光谱信息区分度不够明显、光谱信息不充裕时,提取结果不尽如人意;本文研究一种面向对象思想进行城市绿地信息提取的新方法,综合光谱、纹理和形状等三种特征,实现特征选择和阈值确定自动化,采用多尺度分割、利用CART决策树完成高分辨率遥感影像分类,从而提取城市绿地信息。首先,解决特征选取、分类时的特征阈值的选择问题,传统的方法需要研究人员大量的实验,这必然导致大量的人力和时间流失;我们通过面向对象
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