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基于超高空间分辨率多光谱图像多特征组合的目标湿地分类( Object-Based Wetland Classification Using Multi-Feature Combination of Ultra-High Spatial Resolution Multispectral Images )
R Geng S Jin B Fu B Wang
无人机(UAV)和谷歌地球(GE)的RGB图像具有超高的空间分辨率。但由于光谱分辨率较差，很难获得较高的分类精度。本文利用超高空间分辨率多光谱图像(MSI)的多特征组合对基于对象的湿地分类进行了研究。采用Gram-Schmidt(GS)变换，分别以无人机和GE RGB图像对哨兵-2A数据进行引信，以获得超高空间分辨率MSI作为数据源。根据选取的特征，分别构建了融合GE和无人机MSI三种不同的特征组合分类场景。采用基于对象的随机森林(RF)参数优化算法（mtry和ntree）对湿地进行精细分类。结果表明，融合GE和UAV MSI在精细湿地分类中具有良好的适用性，尤其是融合UAV图像，融合多源特征可以提高分类精度。这两个数据源在场景3中都达到了最高的精确度。融合无人机图像场景3的总体精度为94.31%(Kappa=0.9353),融合GE图像场景3的总体精度为87.37%(Kappa=0.8528)。利用光谱和植被指数、纹理、几何和上下文特征，得到了不同特征对湿地分类的贡献。
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scidown 《分子》，第17卷，第10370-10376页:苦参碱对人类肠病毒71的抗病毒作用下载