作者:刘炜监督分类分层技术oli图像面向对象分割
摘要:比较最大似然法与“结合分层技术和sVM监督分类”方法,从神木县0u图像上识别7种主要植被类型的精度。将神木县7种主要植被类型划入5个专题图层;对图像进行LBV变换后,通过阈值分割获取目标植被类型的概貌图像;以波段L、V、B作为有效特征进行面向对象分割和sVM监督分类,并在分类后执行开、闭运算操作,获得目标植被类型的精确提取结果;将该提取结果作为掩膜区域从原图上去除;重复上述过程依次处理5个专题图层,将各专题层提取结果叠加形成分类图;与最大似然法分类结果进行比较。结果表明,“结合分层技术和SVM监督分类”的方法能够有效降低0LI图像分类后的“椒盐效应”,准确识别神木县7种植被类型,总体分类精度和Kappa系数分别为85.32%、0.796,较最大似然法分类结果分别提高了16.46%和17.93%。
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