遥感与地理信息系统学报

抽象的

印度国家土地记录现代化计划中使用 OBIA 和机器学习进行地籍边界提取和图像分类

塔库尔 V、多贾 MN、艾哈迈德 T、拉瓦特 R

本研究基于动态方法提取地籍边界并使用机器学习算法进行图像分类。努力的重点是简化该国的地图数字化过程。大规模均值偏移分割算法用于根据地貌（丘陵和平原）从两种不同类型的研究区域中划定地籍边界。分割质量由 AssesSeg 软件测量。使用分类器（随机森林和支持向量机）的模型进行了训练，并在多幅图像上测试了它们的效率。根据地貌观察了模型的行为。误差矩阵是根据参考数据生成的。我们测试了这些模型作为通过图像分析更新旧地图的演示，并根据它们的性能，考虑了使用它们更新该国土地记录数据的潜力。这项研究表明，可以使用监督机器学习方法利用卫星图像提取和分类地理特征。