Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Địa Lý
Phân loại lớp phủ bằng phương pháp tiếp cận hướng đối tượng trên ảnh SPOT lưu vực suối Muội, Thuận Châu, Sơn La
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Phân loại lớp phủ bằng phương pháp tiếp cận hướng đối tượng trên ảnh SPOT lưu vực suối Muội, Thuận Châu, Sơn La
Nguyên Giáp
313
7
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Mục đích bài báo này nhằm kiểm chứng độ chính xác của phương pháp tiếp cận hướng đối tượng trong phân loại ảnh độ phân giải cao. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này là ảnh vệ tinh SPOT5 lưu vực Suối Muội, Thuận Châu, Sơn La chụp năm 2010 với độ phân giải kênh toàn sắc đạt 2.5m, độ chính xác tốt với sai số tổng thể đạt 87.5%, và hệ số Kappa đạt 0.85. | Trao đổi - Ý kiến PHÂN LOẠI LỚP PHỦ BẰNG PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG TRÊN ẢNH SPOT LƯU VỰC SUỐI MUỘI THUẬN CHÂU SƠN LA ThS. NGUYỄN VĂN LỢI 1 TS. VŨ KIM CHI 2 Trường Đại học Mỏ địa chất 1 2 Viện Việt Nam học và Khoa học Phát triển Tóm tắt Mục đích bài báo này nhằm kiểm chứng độ chính xác của phương pháp tiếp cận hướng đối tượng trong phân loại ảnh độ phân giải cao. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này là ảnh vệ tinh SPOT5 lưu vực Suối Muội Thuận Châu Sơn La chụp năm 2010 với độ phân giải kênh toàn sắc đạt 2.5m độ chính xác tốt với sai số tổng thể đạt 87.5 và hệ số Kappa đạt 0.85. 1. Giới thiệu rộng rãi với độ chính xác cao hơn hẳn so với phương pháp phân loại dựa trên điểm Độ chính xác phân loại lớp phủ là rất ảnh 3 7 9 . Phương pháp phân loại tiếp quan trọng trong việc quản lý quan trắc và cận hướng đối tượng không chỉ phân biệt quy hoạch sử dụng đất. Phương pháp phân các loại lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất loại truyền thống dựa vào giá trị phổ của theo giá trị phổ của các điểm ảnh mà còn điểm ảnh đã được sử dụng từ rất lâu xem xét đến hình dạng của đối tượng nhưng đến nay bộc lộ nhiều hạn chế về mặt shape kiến trúc của đối tượng texture và thời gian và độ chính xác . Nhằm khắc mối quan hệ giữa các đối tượng sử dụng phục những hạn chế đó phương pháp phân trong phân loại 6 9 . Thêm vào đó loại tiếp cận hướng đối tượng được đưa ra phương pháp này còn có khả năng tích hợp từ những năm 1970 với nhiều ưu điểm nổi với các dữ liệu khác như bản đồ chuyên đề bật. Nếu cụ thể hóa được có thể chiết xuất mô hình số độ cao và kiến thức chuyên được những đối tượng trên ảnh có liên gia để cho ra kết quả phân loại tin cậy hơn quan mật thiết với những đối tượng ở ngoài 5 9 . Quá trình phân loại tiếp cận hướng thực địa. Khi những đối tượng này được đối tượng bắt đầu bằng việc phân mảnh các chiết tách mối quan hệ không gian với các đối tượng ảnh riêng rẽ thông qua việc gộp đối tượng khác ví dụ như liền kề chứa các pixel lân cận có mức độ đồng nhất về đựng được chứa bởi .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài thuyết trình chủ đề: Tạo lớp phủ là lớp oxit kim loại và nhuộm màu kim loại
Khả năng xây dựng bản đồ lớp phủ mặt đất từ dữ liệu viễn thám Sentinel-2 theo phương pháp phân loại random forest trên nền tảng điện toán đám mây
Phân loại lớp phủ bề mặt khu công nghiệp Bắc Thăng Long bằng phương pháp phân loại hướng đối tượng sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh độ phân giải cao Worldview-2
Đề xuất quy trình phân loại ảnh vệ tinh dựa trên giải pháp nâng cao độ chính xác của công tác phân loại ảnh khu vực có lớp phủ hỗn hợp
Khả năng ứng dụng phân loại bề mặt lớp phủ bằng thuật toán Support Vector Machine
Sử dụng tư liệu ảnh viễn thám so sánh và đánh giá hai chỉ số LAI và NDVI trong việc phân loại lớp phủ thực vật cho một khu vực nghiên cứu
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn - Lào, sử dụng ảnh Composite Landsat 8
Phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ
Phương pháp bán giám sát trong phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh sử dụng thuật toán Mountain
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.