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文檔簡介

城市場景下高分辨率遙感影像地物分類方法研究一、引言隨著遙感技術的不斷發展，高分辨率遙感影像在城市場景下的應用越來越廣泛。地物分類是遙感影像處理的重要環節，對于城市規劃、環境保護、資源調查等領域具有重要價值。然而，由于城市地物種類繁多、背景復雜，高分辨率遙感影像地物分類仍然面臨諸多挑戰。本文旨在研究城市場景下高分辨率遙感影像地物分類方法，以提高分類精度和效率。二、城市場景高分辨率遙感影像特點城市場景高分辨率遙感影像具有以下特點：1.地物種類繁多：包括建筑物、道路、植被、水域等。2.背景復雜：城市環境中的地物相互交織，背景復雜多變。3.空間分辨率高：能夠詳細反映地物的細節特征。4.光照和陰影影響：受光照和陰影影響，地物在影像中的表現存在差異。三、傳統地物分類方法及其局限性傳統地物分類方法主要包括目視解譯、基于知識的分類方法和基于統計的分類方法。這些方法在處理低分辨率遙感影像時效果較好，但在處理高分辨率遙感影像時存在以下局限性：1.目視解譯主觀性強，效率低。2.基于知識的分類方法需要大量專業知識，且難以應對復雜背景。3.基于統計的分類方法易受光照和陰影影響，導致分類精度下降。四、高分辨率遙感影像地物分類新方法針對傳統方法的局限性，本文提出一種基于深度學習的高分辨率遙感影像地物分類方法。該方法利用卷積神經網絡（CNN）提取地物的深層特征，結合支持向量機（SVM）進行分類。具體步驟如下：1.數據預處理：對高分辨率遙感影像進行預處理，包括去噪、配準、裁剪等操作，以便于后續的特征提取和分類。2.特征提取：利用CNN模型提取地物的深層特征。通過訓練大量樣本，使模型學習到地物的紋理、形狀、空間關系等特征。3.分類器設計：采用SVM作為分類器，將提取的特征輸入到SVM中進行訓練和分類。通過調整SVM的參數，優化分類效果。4.分類后處理：對分類結果進行后處理，包括去除噪聲、填補孔洞、平滑處理等操作，以提高分類精度和視覺效果。五、實驗與分析本文采用某城市的高分辨率遙感影像進行實驗，比較了傳統分類方法和基于深度學習的新方法在城市場景下的地物分類效果。實驗結果表明，新方法在分類精度和效率方面均優于傳統方法。具體分析如下：1.分類精度

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