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基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取
引用本文:张毅,谭龙,陈冠,郭鹏,乔良,孟兴民.基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取[J].兰州大学学报(自然科学版),2014(5):745-750.
作者姓名:张毅  谭龙  陈冠  郭鹏  乔良  孟兴民
作者单位:兰州大学西部环境教育部重点实验室,兰州,730000
基金项目:国家科技支撑计划项目,国家自然科学基金项目,甘肃省科技重大专项计划项目,国家重点基础研究发展计划(973计划)项目
摘    要:运用面向对象分类法中的基于监督分类和基于规则的滑坡识别方法,选择合适的特征属性,利用Aster和Geoeye的融合影像对构林坪流域进行滑坡信息提取,并对分类结果进行精度评价和比较.结果表明:基于监督分类的滑坡信息提取总体精度为66.58%,Kappa系数为0.65,具有较高的分类精度;基于规则的滑坡信息提取方法也取得了84.7%的识别结果,但是区域特殊地形地貌和引发滑坡因子的复杂性导致了72.6%的分歧因子.总体上基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取在白龙江流域具有良好的适用性.

关 键 词:面向对象  滑坡识别  监督分类  遥感

Landslide information extracted from high resolution remote sensing based on the object oriented classification method
ZHANG Yi,TAN Long,CHEN Guan,GUO Peng,QIAO Liang,MENG Xing-min.Landslide information extracted from high resolution remote sensing based on the object oriented classification method[J].Journal of Lanzhou University(Natural Science),2014(5):745-750.
Authors:ZHANG Yi  TAN Long  CHEN Guan  GUO Peng  QIAO Liang  MENG Xing-min
Institution:ZHANG Yi;TAN Long;CHEN Guan;GUO Peng;QIAO Liang;MENG Xing-min;Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems with the Ministry of Education,Lanzhou University;
Abstract:
Keywords:object-oriented  landslide information extraction  supervised classification  remote sensing
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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