面向对象分类技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用研究

摘要：

应用高分辨率遥感数据进行矿山环境监测是近几年来矿山监测工作的一个发展趋势,信息提取技术是遥感数据应用中的关键.传统的像元分类方法只考虑了光谱信息,信息提取量少,分类精度低,难以满足高分辨率数据信息的提取.本文以IKONOS影像为数据源,利用面向对象分类新技术,探讨该技术在矿山高分辨遥感数据中的应用.最后运用kappa系数比较评价面向对象分类方法与传统的像元分类方法.研究表明,面向对象分类法比基于像元分类法精度更高,效果更好,具有较好的应用前景.

关键词：面向对象、信息提取、kappa系数、矿山环境监测

所属期刊栏目：36

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：中国地质调查局"甘肃中东部重点成矿带与矿集区矿山开发多目标遥感调查与监测"地质调查项目1212010785012

在线出版日期：2013-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：61-63