文献类型： 中文期刊
作者： 王二丽 1 ; 李存军 1 ; 周静平 1 ; 彭代亮 1 ; 胡海棠 1 ; 董熙 1 ;
作者机构： 1.北京农业信息技术研究中心;四川理工学院四川省院士(专家)工作站;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室
关键词： 多时相影像;面向对象;最优分割尺度;特征筛选;平原林地树种分类
期刊名称： 北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
年卷期： 2017 年 05 期
页码： 710-718
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 为解决传统遥感分类方法区分平原人工造林地树种难度较大的问题,利用4个不同时相的高空间分辨率卫星影像,基于ESP计算方差变化率并结合目视解译获取影像的最佳分割尺度;通过相关系数法筛选构建的特征,进行面向对象的多时相影像和单时相影像分类,并与基于像元分类方法进行对比分析.结果表明:基于多时相影像各类别分类精度为64%,高于单时相分类精度(51%);面向对象KNN方法的分类精度优于SVM和MLC分类方法,两者精度分别为49%和43%.在树种丰富且分布复杂的平原造林林地景观中,利用多时相遥感数据,采用面向对象分类方法用于树种精细分类更具优势.
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