高分辨率影像融合算法对滨海湿地土地利用分类精度的影响

来源 :测绘通报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：linqingxia15

【摘要】

：

针对融合算法对影像分类精度具有明显影响的问题,本文选择连云港海岸带埒子河口滨海湿地为研究区,以GF-1卫星影像为数据源,首先分别使用Gram-Schmidt算法、PCA算法及Brovey算法进行影像融合.然后在eCognition软件平台上,基于面向对象多尺度分割技术,利用随机森林算法对影像进行土地利用分类,并对分类结果进行精度评价.试验结果表明,不同融合算法影像融合效果明显不同,其中,Gram-Schmidt算法融合后的影像质量最好,且分类精度最高;Brovey融合算法对植被和水体有较好的光谱保真性,并

【作者】

：

高雨胡召玲樊茹

【机构】

：

江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏徐州 221116;61175部队,江苏南京 222000

【出处】

：

测绘通报

【发表日期】

：

2022年1期

【关键词】

：

影像融合土地利用分类面向对象随机森林精度评价

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

综合多要素的地理空间数据众包任务推荐方法

针对境外欠发达国家(或地区)地理空间数据和志愿者不足问题,为提高有限志愿者的贡献积极性和有效性,本文提出了一种综合多要素的地理空间数据众包任务推荐方法.首先采用网格将研究区域划分为若干任务;然后引入三角核函数计算用户空间偏好,结合时间遗忘率综合计算用户的时空偏好,借鉴TF-IDF和余弦相似度计算语义偏好,并融合时空、语义偏好获取初始兴趣推荐列表;最后利用隐语义模型预测用户标注每个任务的信誉(能力),并根据用户信誉对初始推荐列表重排序.为验证本文方法有效性,以有一定数据基础的巴基斯坦首都伊斯兰堡为试验区,采

期刊

众包任务推荐时空语义偏好用户信誉OpenStreetMap

马尔可夫链改进的MMF沉降预测模型及应用

针对地基沉降机理复杂及随机性特点,结合马尔可夫链理论,本文建立了一种马尔可夫链改进的MMF沉降预测模型.首先采用部分实测沉降数据,利用CurveExpert软件拟合MMF模型;然后根据MMF模型预测相对误差大小,并按照马尔可夫理论划分状态区间,构建状态转移概率矩阵,预测下一个沉降量所处的状态,从而得到了马尔可夫链改进的MMF预测值; 最后将本文模型应用于深圳滨海大道市政工程软土路基沉降预测中,并对模型的预测效果进行精度分析.结果表明,马尔可夫链改进的MMF模型的预测精度较单一的MMF有明显提高,建模方法合

期刊

马尔可夫链MMF地基沉降预测应用

基于多源空间数据与空地协同的植被覆盖度估算——以东亚干草草原为例

植被覆盖度是植物生长状态的综合体现,是研究全球变化与植被变化的重要指标.本文基于多源空间数据和地面数据的协同,估算了东亚干草草原木本和草本覆盖度.估算结果表明,多源数据和地面测量数据相融合的方法提高了估算精度;模型对木本覆盖度的估算更稳健;估算结果改善了对草原地区木本覆盖的低估.估算模型有效地反映了草原低矮分散的木本植物,为分析草原大尺度植被覆盖度的格局和动态提供了参考.

期刊

植被覆盖度多源空间数据空地协同东亚干草草原

高分辨率影像融合算法对滨海湿地土地利用分类精度的影响

其他学术论文