【摘 要】
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耕地信息是重要的农业信息,是分析土地资源利用程度的基础。论文通过面向对象的方法提取了泰国的水稻种植区耕地信息。研究中以TM影像作为数据源,首先考虑多光谱特征、紧密度
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耕地信息是重要的农业信息,是分析土地资源利用程度的基础。论文通过面向对象的方法提取了泰国的水稻种植区耕地信息。研究中以TM影像作为数据源,首先考虑多光谱特征、紧密度和光滑度等几何特征,通过区域合并方法进行影像的多尺度分割,生成同质的影像对象多边形。然后选取影像中样地的光谱标准差、形状指数、对称度和密度作为耕地类别的识别特征,并采用模糊函数方法对各特征进行了定义。最后利用最相近匹配方法,对每个对象多边形进行类别判别。在分类的基础上,进行同类别的合并和统计,得到耕地的分布和比例信息。通过野外实测样地和目视解译结果检验,耕地类别符合率为90.25%,面积相同率为90.25%,形状一致性为90%,最终土地利用程度分析结果精度为90%。
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