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| 稿件标题： | 基于GF-2卫星影像的冲积扇地貌识别方法 |
| 稿件作者： | 周炜，关洪军 |
| 栏目名称： | 基础理论与应用研究 |
| 关键词： | 冲洪积扇；遥感；CART；微地貌 |
| 文章摘要： | 针对冲积扇微地貌遥感解译速度慢、周期长、工作量大，提出了一种基于分类与回归树（CART）分类器的冲洪积扇提取模型；该模型使用决策树法滤除非相关的特征地物，减少计算量；应用CART获取区分冲洪积扇与背景的最优二分特征值，实现冲洪积扇提取；根据拓扑邻接关系检验提取结果；实验结果表明：就冲积扇地貌识别而言，该模型提取效果明显优于最大似然法和SVM法，对影像中3种不同源头的扇体提取结果的Kappa系数分别为0.95、086、0.90，总体精度达到92.37%。 |
| 稿件基金： | 国家部委基金资助项目（KYGYZXJK150020） |
| 引用本文格式： | 周炜，关洪军.基于GF-2卫星影像的冲积扇地貌识别方法［J］.兵器装备工程学报，2018,39(10):188-192. ZHOU Wei, GUAN Hongjun.Recognition Method of Alluvial Fan Geomorphology Based on GF2 Satellite Images［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2018,39(10):188-192. |
| 刊期名称： | 2018年10期 |
| 出版时间： | 2018年10月 |
| 上线时间： | 2018年10月28日 |
| 浏览次数： | 2809 |
| 下载次数： | 702 |
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