作者:杨诺尔多信息源阈值遥感影像分类精度
摘要:该文基于ERDAS的KnowledgeEngineer分类方法原理,提出一种多信息源、智能化、程序化的阈值分类技术,利用空间模型语言SML(SpatialModelerLanguage)编程实现遥感影像的分类,进而克服了传统分类方法只能针对单一信息源的局限。研究工作以1999年ETM+遥感影像临港新城为例,将该方法与传统的监督分类方法进行比较和精度评价。结果表明,阈值分类法比监督分类法分类精度高,指标Kappa系数由0.6109提高到0.8204。该方法可通过模块实现多信息源的调用,从已分类图像中提取确认的分类信息,达到一定的智能化,减少人为的重复性操作。
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