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【摘要】：耕地信息是重要的农业信息,是略论土地资源利用程度的基础。论文通过面向对象的措施提取了泰国的水稻种植区耕地信息。探讨中以TM影像作为数据源,首先考虑多光谱特征、紧密度和光滑度等几何特征,通过区域合并措施进行影像的多尺度分割,生成同质的影像对象多边形。然后选取影像中样地的光谱标准差、形状指数、对称度和密度作为耕地类别的识别特征,并采用模糊函数措施对各特征进行了定义。最后利用最相近匹配措施,对每个对象多边形进行类别判别。在分类的基础上,进行同类别的合并和统计,得到耕地的分布和比例信息。通过野外实测样地和目视解译结果检验,耕地类别符合率为90.25%,面积相同率为90.25%,形状一致性为90%,最终土地利用程度略论结果精度为90%。
【作者单位】：
1引言快速提取遥感专题信息和提高识别精度是遥感运用探讨的主要问题之一。栅格影像数据与GIS矢量数据之间存在着信息的鸿沟,需要通过有效的途径勾通犤1犦。耕地主要指种植农作物的土地,包括荒地、休闲地、轮歇地和草田轮作地。农业耕地是土地利用/土地覆盖变化探讨的基础,是 ，泰语论文网站，泰语毕业论文 |
