基于GF-1影像的矿区地物提取与分析

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英文篇名：Extraction and analysis of mining features based on GF-1 作者：贾玉娜 ; 高雅 ; 白洋 英文作者：Jia Yuna;Gao Ya;Bai Yang;North China University of Science and Technology; 关键词：遥感影像 ; 面向对象 ; 混淆矩阵 英文关键词：remote-sensing image;;object-oriented;;confusion matrix 中文刊名：JZSX 英文刊名：Shanxi Architecture 机构：华北理工大学; 出版日期：2019-02-10 出版单位：山西建筑 年：2019 期：v.45 基金：华北理工大学科学研究基金资助(课题编号:Z201706);华北理工大学研究生创新项目(2018B25) 语种：中文; 页：JZSX201905111 页数：2 CN：05 ISSN：14-1279/TU 分类号：209-210

摘要

以唐山市古冶矿区为对象进行地物信息提取,将矿区地物分为七大类并运用混淆矩阵对三种方法进行精度分析。研究表明:面向对象的多尺度分割方法提取效果,避开了"椒盐现象"分类总精度可达88. 547 0%。
        Extracting the geophysical information of mining area in Guye,it divides seven categories of the features in the mining area,and used the confusion matrix to analyze the accuracy of the three methods. The results show that the object-oriented multi-scale segmentation method can achieve a total accuracy of 88. 547 0% without"salt and pepper phenomenon".

引文

[1]李成尊,聂洪峰,汪劲.矿山地质灾害特征遥感研究[J].国土资源遥感,2005(1):45-48.
    [2]王晓红,聂洪峰,李成尊,等.不同遥感数据源在矿山开发状况及环境调查中的应用[J].国土资源遥感,2006(2):69-71.
    [3]赵得军.高分辨率影像在稀土矿区典型地物识别中的应用[D].赣州:江西理工大学,2017.
    [4]刘涛,孙忠林,孙林.基于最大似然法的遥感图像分类技术研究[J].福建电脑,2010,26(1):7-8.
    [5]齐义娜.面向对象的高分辨率遥感影像信息提取与尺度效应分析[D].长春:东北师范大学,2009.
    [6]曹宝,秦其明.面向对象方法在SPOTS遥感图像分类中的应用———以北京市海淀区为例[J].地理与地理信息科学,2006,22(2):46-49.