典型文献
基于无人机影像样本的遥感图像分类方法
文献摘要：
对于遥感图像计算机自动分类而言,样本选择至关重要,直接影响分类结果精度.为了提升样本选取的质量,本文在实验区卫星影像覆盖范围内选取了几个样本点.对每个样本点利用无人机采集了约0.3 km2的数据,通过后期处理生成正射影像.在正射影像中选取耕地、植被、水体、建筑和道路等几类地物的样本,采用最大似然值法对卫星影像进行相应类别信息提取.实验结果表明:在无人机高分辨率影像上解译的样本作用于卫星遥感影像,并利用最大似然值法进行信息提取,其方法可行,分类精度优于在卫星影像上选择的样本.
文献关键词：
SPOT7影像;无人机影像;影像信息提取;最大似然值分类法
中图分类号：
作者姓名：
王彬;何敬;李政;刘刚;吕敬雷
作者机构：
成都理工大学地球科学学院,四川成都 610059;四川省国土空间规划研究院,四川成都 610081;地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,四川成都 610059;胜伟勘察测绘有限公司,河南莒县 276500
文献出处：
引用格式：
[1]王彬;何敬;李政;刘刚;吕敬雷-.基于无人机影像样本的遥感图像分类方法)[J].测绘,2022(03):105-110
A类：
SPOT7,最大似然值分类法
B类：
无人机影像,像样,遥感图像分类,分类方法,自动分类,样本选择,样本选取,实验区,卫星影像,覆盖范围,样本点,机采,km2,过后,正射影像,几类,地物,类别信息,高分辨率影像,解译,卫星遥感影像,分类精度,上选,影像信息提取
AB值：
0.340968
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