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基于知识规则的遥感影像土地利用分类研究 被引量:11

Land Use Classification of Remote Sensing Image Based on Knowledge Rules
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摘要 以重庆北碚主城区为研究区域,提出一种基于遥感影像的光谱特征、灰度共生矩阵纹理特征和形状特征建立知识规则的方法,对该研究区进行土地利用分类。对QuickBird卫星影像进行分辨率融合,重点分析典型地物的光谱特征和纹理特征,并根据形状特征建立形状指数,综合上述知识建立提取规则对地物进行自动分类。分类结果表明,该方法能够消除单纯利用光谱信息分类的不足,有效解决地物混分现象,达到了较高的分类精度。 Taking Beibei urban region as study area, and based on knowledge rules combining spectral feature, Gray Level Co-- occurrence Matrices texture feature and shape feature, a classification method is presented in this paper. Firstly, the resolution fusion method is used for QuickBird PAN and multi-- spectral images. Then, the spectrum feature and texture feature of the typical land--use types are analyzed,and shape index is established based on shape feature. Finally, the knowledge rules are established and applied to automatically classification of different land--use types, associated with an accuracy assessment. The classified results show that this method eliminates the deficiency of using spectral information only, and reaches high classification accuracy.
出处 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2008年第4期32-35,共4页 Geography and Geo-Information Science
基金 重庆市自然科学基金(2005BB7103) 三峡库区生态环境教育部重点实验室自由探索基金 西南大学自然地理学博士学科基金
关键词 知识规则 遥感影像分类 纹理特征 形状特征 土地利用 knowledge rules remote sensing image classification texture feature shape feature land use
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参考文献9

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