| 基于特征增强技术的面向对象分类方法 |
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| 引用本文： | 曹宝,秦其明,张自力,马海建,邱云峰.基于特征增强技术的面向对象分类方法[J].水土保持研究,2007,14(4):358-361. |
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| 作者姓名： | 曹宝 秦其明 张自力 马海建 邱云峰 |
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| 作者单位： | 北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京100871 |
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| 基金项目： | 北京市自然基金项目（9062006）;空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室项目（SIIBKL06-3-03）共同资助. |
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| 摘 要： | 针对传统基于像元的分类方法不能满足对高分辨率影像（HRI）进行分类的矛盾,提出了基于特征增强技术的面向对象分类方法（FETCOOCA）。并以北京市海淀区的SPOT5影像为例,考虑到影像中植被、水体和建筑物等地物之间的特征差异,对影像中地物的光谱、形状、纹理等信息进行特征增强处理,并结合面向对象的分类方法对其进行分类。最后,对FETCOOCA与传统基于像元的分类方法进行了对比分析。结果表明：提出的FET-COOCA明显优于传统分类方法,它可以大幅度提高HRI的分类精度,有效抑制椒盐现象的发生,使分类后的图像含有更为丰富的语义信息。
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| 关 键 词： | 特征增强 面向对象 分类方法 |
| 文章编号： | 1005-3409（2007）04-0358-04 |
| 收稿时间： | 2006-10-31 |
| 修稿时间： | 2006-10-31 |
Feature Enhancement Techniques Combined with Object-Oriented Classification Approach |
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| CAO Bao, QIN Qi-ming, ZHANG Zi-li, MA Hai-jian, QIU Yun-feng.Feature Enhancement Techniques Combined with Object-Oriented Classification Approach[J].Research of Soil and Water Conservation,2007,14(4):358-361. |
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| Authors: | CAO Bao QIN Qi-ming ZHANG Zi-li MA Hai-jian QIU Yun-feng |
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| Affiliation: | Remote Sensing and Geological Information System Research Institute, Peking University, Beij ing 100871, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | feature enhancement object-oriented classification |
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