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基于eCognition高分辨率影像的分类研究

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摘要文章针对株洲县堂市乡某部分区域高分辨率影像,采用eCognition的多尺度分割和面向对象的最邻近法对影像进行分类,同时与ENVI5.3软件平台下的最大似然法分类结果进行了对比分析,并以野外验证后的目视解译为基准进行精度评价。结果表明：基于eCognition平台下的面向对象的分类方法避免了传统分类结果噪声严重、精度低的缺陷,其总体分类精度为80%,Kappa系数为0.7397,比传统分类结果精度高,比目视解译效率高。

DOI rdx5y1ekjl/1843797

作者帅慕蓉;谢贻文;杨鹏飞

机构地区不详

出处《无线互联科技》 2018年11期

关键词 ECOGNITION 面向对象分类高分辨率影像最大似然法 Kappa系数

分类 [电子电信][通信与信息系统]

出版日期 2018年11月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

无线互联科技

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