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首页> 外文期刊>GIScience & remote sensing >An Evaluation of Object-Oriented Image Analysis Techniques to Identify Motorized Vehicle Effects in Semi-arid to Arid Ecosystems of the American West
【24h】

An Evaluation of Object-Oriented Image Analysis Techniques to Identify Motorized Vehicle Effects in Semi-arid to Arid Ecosystems of the American West

机译：评估面向对象的图像分析技术以识别美国西部半干旱干旱生态系统中的机动车影响

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Human disturbance is a leading ecosystem stressor. Human-induced modifications include transportation networks, areal disturbances due to resource extraction, and recreation activities. High-resolution imagery and object-oriented classification rather than pixel-based techniques have successfully identified roads, buildings, and other anthropogenic features. Three commercial, automated feature-extraction software packages (Visual Learning Systems' Feature Analyst, ENVI Feature Extraction, and Definiens Developer) were evaluated by comparing their ability to effectively detect the disturbed surface patterns from motorized vehicle traffic. Each package achieved overall accuracies in the 70% range, demonstrating the potential to map the surface patterns. The Definiens classification was more consistent and statistically valid.
机译：人为干扰是生态系统的主要压力源。人为因素造成的变化包括交通网络，资源开采造成的区域干扰以及娱乐活动。高分辨率图像和面向对象的分类而不是基于像素的技术已成功地识别了道路，建筑物和其他人为特征。通过比较三种有效的商业自动特征提取软件包（Visual Learning Systems的Feature Analyst，ENVI Feature Extraction和Definiens Developer），可以比较它们有效检测机动车辆交通中受干扰的表面图案的能力。每个封装的整体精度都在70％的范围内，这表明了绘制表面图案的潜力。 Definiens分类更为一致且在统计上有效。

著录项

  • 来源
    《GIScience & remote sensing》 |2010年第1期|p.53-77|共25页
  • 作者

    Carol S. Mladinich;

  • 作者单位

    U.S. Geological Survey, Rocky Mountain Geographic Science Center, P.O. Box 25046, Mail Stop 516, Lakewood, Colorado 80225;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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