典型文献
土地资源多尺度遥感智能解译分类体系研究
文献摘要：
针对以往土地利用/土地覆盖分类数据应用,当前遥感智能解译样本库建设过程中与分类系统有关的问题,对遥感智能解译样本分类体系应有统一认识,可通过构建适于多尺度遥感影像的土地资源分类体系,实现统一分类体系下不同来源遥感分类数据的集成和有效对比.本文依据国土空间规划和治理新理念,地物类型在遥感影像上的可分性,采用自上而下方法构建土地资源多尺度遥感智能解译分类体系.该分类体系兼容土地利用与土地覆盖,包含9个一级类型,41个二级类型和43个三级类型,总计74个不同细分类型,比当前深度学习样本库的地物类型更加全面,并且采用开放框架和分层设计,支持类型扩展.该分类体系有助于对土地资源进行统一调查监测.
文献关键词：
土地资源;遥感;智能解译;分类体系
中图分类号：
作者姓名：
徐进勇;汪潇;张增祥;孟瑜;张兵
作者机构：
中国科学院空天信息创新研究院,北京 100101
文献出处：
引用格式：
[1]徐进勇;汪潇;张增祥;孟瑜;张兵-.土地资源多尺度遥感智能解译分类体系研究)[J].地理信息世界,2022(05):112-117,124
A类：
自上而下方法
B类：
土地资源,遥感智能解译,分类体系,土地覆盖分类,分类数据,数据应用,解译样本,样本库,分类系统,统一认识,适于,遥感影像,资源分类,统一分类,不同来源,遥感分类,有效对比,国土空间规划,地物类型,可分性,总计,细分类,分类型,分层设计,调查监测
AB值：
0.288738
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