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基于词袋特征的空心村高分影像建筑物解译模型

Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery(2017)

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摘要
如何利用高分影像构建自动解译模型是快速高效获取空心村建筑物的关键,对空心村调查研究具有重要意义.针对传统目视解译需要专业知识,效率低、工作量大的问题,提出一种基于词袋特征的空心村高分影像建筑物解译模型.首先,对比了多种影像特征提取方法;然后,选取词袋特征(BoW)和支持向量机(SVM)构建建筑物自动解译模型;最后,为检验方法的有效性,选取空心村高分影像构建了建筑物样本库,并基于该样本库进行实验研究.结果表明本文方法的分类准确度可以达到0.86,所提方法可用于空心村内建筑物自动解译,具有较高的实用价值.
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关键词
hollow village,high resolution images,building interpretation,machine learning,bag-of-words model
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