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基于高分辨率遥感影像多维度特征的树种识别方法研究
被引量:
2
1
作者
靳茗茗
王瑞瑞
+3 位作者
郑鑫
寇珑璇
杨致远
周彦楠
《中南林业调查规划》
2017年第3期30-36,共7页
以北京市西山试验林场为研究区域,利用Worldview—2影像构建各树种的光谱特征、地形特征、植被指数特征、纹理特征以及形态特征,建立关于山地森林树种识别的知识。采用基于像元和面向对象的方法进行树种识别分类。在基于像元的分类方法...
以北京市西山试验林场为研究区域,利用Worldview—2影像构建各树种的光谱特征、地形特征、植被指数特征、纹理特征以及形态特征,建立关于山地森林树种识别的知识。采用基于像元和面向对象的方法进行树种识别分类。在基于像元的分类方法中,选择决策树分类和支持向量机分类;在面向对象的分类方法中,选择基于边缘检测的方法分割影像,用最近邻法分类。决策树分类的总体分类精度为65.62%,Kappa系数为0.588 9;支持向量机分类的总体分类精度为62.42%,Kappa系数为0.552 8;面向对象的分类方法总体分类精度为64.27%,Kappa系数为0.580 2。
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关键词
树种识别
遥感
多维度特征
决策树
支持向量机
面向对象
下载PDF
职称材料
题名
基于高分辨率遥感影像多维度特征的树种识别方法研究
被引量:
2
1
作者
靳茗茗
王瑞瑞
郑鑫
寇珑璇
杨致远
周彦楠
机构
北京林业大学林学院
出处
《中南林业调查规划》
2017年第3期30-36,共7页
基金
北京市大学生科学研究与创业行动计划(S201610022013)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(YX2014-09)
文摘
以北京市西山试验林场为研究区域,利用Worldview—2影像构建各树种的光谱特征、地形特征、植被指数特征、纹理特征以及形态特征,建立关于山地森林树种识别的知识。采用基于像元和面向对象的方法进行树种识别分类。在基于像元的分类方法中,选择决策树分类和支持向量机分类;在面向对象的分类方法中,选择基于边缘检测的方法分割影像,用最近邻法分类。决策树分类的总体分类精度为65.62%,Kappa系数为0.588 9;支持向量机分类的总体分类精度为62.42%,Kappa系数为0.552 8;面向对象的分类方法总体分类精度为64.27%,Kappa系数为0.580 2。
关键词
树种识别
遥感
多维度特征
决策树
支持向量机
面向对象
Keywords
tree species recognition
remote sensing
multi-dimensional features
decision tree
support vector machines
object-oriented
分类号
TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高分辨率遥感影像多维度特征的树种识别方法研究
靳茗茗
王瑞瑞
郑鑫
寇珑璇
杨致远
周彦楠
《中南林业调查规划》
2017
2
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职称材料
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参考文献
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