简介:文章针对株洲县堂市乡某部分区域高分辨率影像,采用eCognition的多尺度分割和面向对象的最邻近法对影像进行分类,同时与ENVI5.3软件平台下的最大似然法分类结果进行了对比分析,并以野外验证后的目视解译为基准进行精度评价。结果表明:基于eCognition平台下的面向对象的分类方法避免了传统分类结果噪声严重、精度低的缺陷,其总体分类精度为80%,Kappa系数为0.7397,比传统分类结果精度高,比目视解译效率高。
简介:摘要高等院校作为市场化浪潮中智力及高端产品的输出方,但由于一些客观原因,比如产品转化效率低,产品研发周期长等,导致高校智力资源没有得到很好的利用,除了很小一部分比较成熟、经过较长时间检验的有显示度的先进技术外,大部分的先进技术依然只活跃于实验室中,离大规模推广应用,进入市场,产生一定的经济效益还有很大的距离。为有效解决高等院校的智力资源与社会产业资源对接通道问题,降低相关各方的人力、财力和时间成本,课题组经过深入研究,提出依托“互联网+”思维,以“有效应用高等院校成熟技术,快速方便解决中小型企业实际问题”为宗旨,构建了高等院校微技术交易转化平台的建设方案。