基于GLC面向对象遥感影像分类方法的研究与应用

摘要：

在遥感影像分类中,传统的基于像元分类方法主要使用了光谱信息,由于分类信息过于单一致使很难解决“同光异谱”、“同谱异物”的难题.面向对象分类技术综合考虑目标地物的形状、纹理、光谱以及其他特征,在较高层次里实现了地物信息的提取,在减少信息遗失的同时提高了分类精度.本文主要介绍了面向对象遥感影像分类技术的基本原理和方法,并对C5.0决策树分类算法进行了改进和研究,构造出新的分类器GLC决策树,之后又基于该分类器对遥感影像进行面向对象分类,将结果与基于像元分类和使用SVM面向对象分类结果进行对比分析,从而验证了经过改进的C5.0算法应用于面向对象遥感影像分类的准确性和有效性.

关键词：遥感影像分类、GLC决策树分类、面向对象、C5.0算法

所属期刊栏目：36

分类号：P237;TP75(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金课题777131404;中国测绘科学研究院基本科研业务费项目7771312;国家科技支撑计划2012BAH28B01;国家863重点项目子课题“大洋洲/南极洲地表覆盖数据产品研制”2009AA122003

在线出版日期：2014-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：68-71,74