基于多特征对象的高分辨率遥感影像分类方法及其应用

doi:10.6046/gtzyyg.2007.01.17

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摘要

提出了基于多特征对象的高分辨率遥感影像分类方法，分析了该方法相对于基于像元的和单纯依靠光谱特征的传统处理方式所具有的优势，总结了该方法的特点，并给出了相关实验结果。实验表明，对于高分辨率遥感影像，基于多特征对象的分类技术能产生较好的结果。

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关键词 ：主分量分析, 澜沧江兰坪地区, 铜矿化蚀变, 遥感信息

Abstract：

This paper puts forward a classification method for high resolution remotely sensed images based on multi-feature objects, analyzes its advantages in comparison with the traditional pixel-based means which completely depend on spectral information. A case study related to the classification method is described, and the result shows that the new technique based on multi-feature objects is more efficient than the pixels-based methods.

Key words： Principle component analysis Lancangjiang Lanping region Cu mineralization alteration Remote sensing information

收稿日期: 2006-06-27 出版日期: 2009-07-19

:	TP 751.1
	TP 79

基金资助:

国家自然科学基金项目（40471113）资助。

通讯作者: 蔡银桥（1979-），男，福州大学2004级研究生，现主要从事空间数据挖掘研究。

引用本文:

蔡银桥, 毛政元. 基于多特征对象的高分辨率遥感影像分类方法及其应用[J]. 国土资源遥感, 2007, 19(1): 77-81.
CAI Yin-Qiao, MAO Zheng-Yuan. A METHOD FOR CLASSIFICATION OF HIGH RESOLUTION REMOTELY SENSED IMAGES BASED ON MULTI-FEATURE OBJECTS AND ITS APPLICATION. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2007, 19(1): 77-81.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2007.01.17 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2007/V19/I1/77

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