【摘 要】
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【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各个领域的基础,针对传统方法对于高分辨率影像分类精度提高难的问题,提出一种面向对象结合卷积神经网络的遥感分类方法。【方法】首先利用构建moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空
【机 构】
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中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心,中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,中南林业科技大学南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室,中国林业科学研究院资源信息研究所
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划子课题“人工林三维可视化模拟技术及监测系统集成”(2017YFD0600905),中央级科研院所基本科研业务费专项资金项目“基于虚拟环境的人工林经营模拟技术”(CAFYBB2019SZ004)。
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【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各个领域的基础,针对传统方法对于高分辨率影像分类精度提高难的问题,提出一种面向对象结合卷积神经网络的遥感分类方法。【方法】首先利用构建moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间的方法,确定最佳分割尺度,以最大面积法确定均质因子权重,对预处理后的GF-1影像进行分割,利用分割后的
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