您的位置: 专家智库 > >

北京市重点实验室开放基金(SIIBKL06-3-03)

作品数:2 被引量:11H指数:2
相关作者:马海建邱云峰张自力秦其明曹宝更多>>
相关机构:北京大学更多>>
发文基金:北京市自然科学基金北京市重点实验室开放基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇面向对象
  • 2篇面向对象分类
  • 2篇面向对象分类...

机构

  • 2篇北京大学

作者

  • 2篇曹宝
  • 2篇秦其明
  • 2篇张自力
  • 2篇邱云峰
  • 2篇马海建

传媒

  • 2篇水土保持研究

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2007
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于特征增强技术的面向对象分类方法被引量:4
2007年
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。
曹宝秦其明张自力马海建邱云峰
关键词:面向对象
基于特征增强技术的面向对象分类方法被引量:7
2008年
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对比分析。结果表明:提出的FETCOOCA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。
曹宝秦其明张自力马海建邱云峰
关键词:面向对象
共1页<1>
聚类工具0