【摘 要】
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尝试提出一种面向对象的图像分类方法,该方法的关键技术是影像分割,图像处理最小单元是一个个通过分割得到的大小不一的多边形"同质"图斑对象,分类过程综合考虑了光谱、形状
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尝试提出一种面向对象的图像分类方法,该方法的关键技术是影像分割,图像处理最小单元是一个个通过分割得到的大小不一的多边形"同质"图斑对象,分类过程综合考虑了光谱、形状、纹理以及拓扑等图像特征。以海岸带区域的QuickBird数据为研究对象,进行影像融合、影像分割以及采用最近邻法分类等图像处理步骤,最后进行精度评价。结果表明:对于海岸带这类地物混杂度大、噪声严重的高分辨率遥感影像,采用面向对象的图像分类方法,能有效避免"椒盐现象",抗噪能力较强,分类结果便于矢量化形成专题图,分类精度较高。
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