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随着我国经济的快速发展,城市化发展政策正在紧锣密鼓的进行当中,因此对土地资源的需求量也在不断提高。利用遥感影像对城市典型地物进行分类提取已经成为现今的主流趋势,利用合适的算法实现对城市典型地物信息的高精度提取是现在最主要的研究课题之一。本文使用“吉林一号”光学A星全色遥感影像,使用基于像元和面向对象这两种分类方法对区域内的建筑、道路、林地及草地四种典型地物进行分类提取研究,主要工作如下:(1)对于基于像元的分类方法,主要研究监督分类法的最小距离法、最大似然法、BP神经网络法和支持向量积法以及非监督分