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面向对象遥感影像多尺度分类方法研究
面向对象遥感影像多尺度分类方法研究
摘要：随着遥感技术和大数据时代的迅速发展，遥感影像分类在地质勘探、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用。对于多尺度遥感影像数据的分类，传统的方法存在分类精度低、信息损失等问题。因此，本文针对面向对象遥感影像多尺度分类方法进行研究，结合现有的研究成果和方法，提出一种融合多尺度信息的分类方法。
1.引言
随着遥感技术的进步和多源遥感数据的广泛获取，遥感影像分类已经成为解决实际问题的重要手段。然而，传统的基于像元的分类方法在处理遥感影像时存在着信息损失和分类精度低的问题。因此，面向对象的遥感影像分类方法逐渐受到研究者的关注。多尺度信息在遥感影像分类中具有重要作用，因此本文将重点研究面向对象遥感影像多尺度分类方法。
2.相关工作
2.1基于多特征融合的分类方法
传统的遥感影像分类通常只基于一种特征进行分类，不能充分利用多种特征的信息。因此，一些研究者提出了基于多特征融合的分类方法。这种方法通过融合多种特征，能够更准确地描述遥感影像的空间信息和频谱特征，提高分类精度。
2.2基于多尺度分割的分类方法
传统的遥感影像分类方法通常将整个影像分为像素级别进行分类，忽略了影像中不同尺度的信息。而基于多尺度分割的分类方法能够将影像分割为不同的对象，充分利用影像中不同尺度的信息，在分类精度上具有显著的优势。
3.面向对象遥感影像多尺度分类方法
本文提出一种融合多尺度信息的面向对象遥感影像分类方法。该方法首先利用多尺度分割算法将影像分割为不同的对象，然后对每个对象提取不同的特征进行描述。根据对象的特征，采用决策树、支持向量机等分类器对对象进行分类。最后，根据对象的分类结果，将像素分配给相应的类别，得到最终的分类结果。
4.实验与结果
本文选取了一组多尺度遥感影像进行实验，对比了本文提出的方法与传统的基于像元的分类方法的分类精度。实验结果表明，本文提出的方法在分类精度上明显优于传统的方法，能够更准确地进行遥感影像的分类。
5.结论与展望
本文主要研究了面向对象遥感影像多尺度分类方法，并提出了一种融合多尺度信息的分类方法。实验结果表明，该方法在分类精度上具有明显的优势。然而，还有一些问题有待进一步研究，例如如何选择合适的分割尺度和特征提取方法等。因此，进一步的研究可以从这些方面展开，提高遥感影像分类的精度和效率。
参考文献：
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