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基于面向对象分割与机器学习的岩性自动识别——以吉布提地区为例
摘要
近年来随着遥感技术的迅速发展，遥感应用领域更加开阔，遥感技术作为一种先进的空间探测技术受到更多的重视[1]。在地质研究领域，应用遥感技术可以对不易实地调查的地区进行高效而不失准确性的研究。其中，利用遥感影像进行大范围自动岩性识别，是遥感应用过程中的关键技术。本文分别使用基于像元的机器学习分类方法和面向对象分割的分类方法，对吉布提共和国AliSabieh地区使用Landsat-8影像进行了岩性自动识别研究。首先使用Gram-Schmidt变换方法对全色波段和多光谱波段进行融合，并对融合影像进行主成分分析，在第一主成分的基础上
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