多源数据的面向对象国际河流土地覆被分类研究
作为横跨3个国家(尼泊尔、印度、中国)的国际跨界河流——柯西河流域,地形高差巨大,土地覆被结构组成复杂,进行土地覆被的自动分类研究具有典型意义.基于面向对象方法多源遥感数据、训练规则、丰富的细节信息为复杂土地覆被自动分类研究提供了可能.选择合适的影像分割特征和最优分割尺度,按照数据挖掘中的规则顺序逐步进行各个土地覆被的提取.总体精度说明分类结果与野外点相一致的概率能达到90.05％,说明国际跨界河流土地覆被分类方法是可行的,分类结果是准确、可信的.
面向对象分类、国际跨界河流、多源遥感数据、分割尺度
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P237;P951(摄影测量学与测绘遥感)
The Import Deploying Project,Chinese Academy of Sciences,No.KZZD-EW-08-01;the "One-Three-Five" Directivity Innovation Project of IMHE,No.sds-135-1205-03;the Lead Strategic Project,CAS,No.XDB03030507;the National Natural Science Foundation of China,No.41301094;the Open Found on Spatial Information Technology Key Labs Bases of Minsity of Land and Resources of China,No.KLGSTT2014-06.中国科学院重点部署资助项目KZZD-EW-08-01;“一三五”方向性资助项目sds-135-1205-03;中国科学院战略性先导科技专项B类资助项目XDB03030507;国家自然科学基金资助项目41301094;国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放研究基金资助项目KLGSTT2014-06.
2015-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
943-949
