高分辨率影像城区建筑物提取研究
2013-09-23分类号:TU198;TP751
【部门】西北农林科技大学资源环境学院
【摘要】【目的】探讨高分辨率遥感影像城区建筑物提取方法,为快速获取城区建筑物分布和辅助制订城区发展规划提供参考。【方法】以陕西杨凌西北农林科技大学北校区为研究对象,采用知识规则与支持向量机(Support vector machines,SVM)相结合的面向对象分析方法,从QuickBird影像中提取建筑物,并与基于SVM的面向对象分析方法及传统的基于像元的分类方法进行比较。【结果】采用知识规则与SVM相结合的面向对象分析方法所得的分类结果表明,提取建筑物总体精度达到90.68%,Kappa系数为0.81,较基于SVM的面向对象分析方法、SVM、最大似然法、K均值法总体精度分别提高了10.38%,15...
【关键词】高分辨率 知识规则 支持向量机 多尺度分割 面向对象 精度评价
【基金】国家自然科学基金项目(30872073); 国家“973”重点基础研究发展计划项目(2007CB407203)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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