测绘通报 ›› 2014, Vol. 0 ›› Issue (10): 78-81.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0334

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面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究

徐世武1,杨双1,孙飞1,郭庆华2   

  1. 1. 中国地质大学(武汉);2. 中国科学院植物研究所
  • 收稿日期:2013-08-20 出版日期:2014-10-25 发布日期:2014-10-25
  • 基金资助:

    国土空间规划决策支持与管理平台开发(2012BAB11B05);国土空间优化配置关键技术研究与示范(2012BAB11B00)

Method Research on Cultivated Land Extraction Based on Object One-Class Classification of High-Spatial-Resolution Images

  • Received:2013-08-20 Online:2014-10-25 Published:2014-10-25

摘要:

遥感技术已广泛地应用于土地覆盖/土地利用分类中。在专题应用中,用户只对某一类地物感兴趣,例如耕地提取,即单类别分类问题。随着影像分辨率的提高,基于像元的分类算法难以满足高分辨率影像高精度信息提取的需求。本文采用结合面向对象分类思想和基于正样本、未标记样本遥感单值(PUL)分类方法从多源高分辨率影像中提取耕地信息,并与基于像素的分类实验进行对比分析。结果表明,在缺少部分地类的不完全训练集下,基于面向对象的单值分类较传统神经网络分类有更较稳定的表现,并且远优于基于像素的分类结果。

关键词: 面向对象, 单值(PUL)分类, 多源高分辨率影像, 耕地, 不完全训练集