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基于易康软件的QuickBird遥感影像林分类型识别——以福建省将乐林场为例
被引量:
3
1
作者
毛学刚
姚瑶
+3 位作者
陈树新
刘家倩
杜子涵
魏晶昱
《南京林业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期127-134,共8页
【目的】研究基于面向对象方法的林分类型识别,解决森林资源监测的核心问题。【方法】以福建省将乐林场为研究样本,采用基于Quick Bird遥感影像的蓝、绿、红、近红外4个多光谱波段为面向对象分类的试验数据,借助e Cognition Developer 8...
【目的】研究基于面向对象方法的林分类型识别,解决森林资源监测的核心问题。【方法】以福建省将乐林场为研究样本,采用基于Quick Bird遥感影像的蓝、绿、红、近红外4个多光谱波段为面向对象分类的试验数据,借助e Cognition Developer 8.7(易康)软件,设置10种分割尺度(25~250,步长为25),应用带有线性核函数支持向量机分类器(support vector machine,SVM),分别对每种分割尺度下的3组特征(单独光谱、光谱+纹理、光谱+纹理+空间)进行面向对象林分类型分类。【结果】以尺度参数150对Quick Bird遥感影像进行分割质量最高(ED3Modified=0.37)。10种尺度上,在光谱特征中加入纹理特征能够明显提高分类精度,但引入空间特征分类精度几乎无变化。基于光谱+纹理特征在分割尺度150时获得了最高分类精度(总精度达到85%,Kappa系数为0. 86)。【结论】分割尺度对面向对象林分类型识别精度有着重要影响。在所有尺度(25~250)下,光谱、纹理特征分类精度均高于单独使用光谱特征分类总精度,空间特征在林分类型分类中并没有起到作用。匹配良好的分割和参考对象时能够得到更高精度的分类结果,同时,轻微的过度分割或分割不足不会明显影响分类结果。基于易康软件的面向对象方法对Quick Bird多波段遥感数据进行林分类型分类能够获得比较满意的结果。
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关键词
林分类型识别
高空间分辨率
尺度分割
面向对象分类
支持向量机
福建将乐林场
原文传递
题名
基于易康软件的QuickBird遥感影像林分类型识别——以福建省将乐林场为例
被引量:
3
1
作者
毛学刚
姚瑶
陈树新
刘家倩
杜子涵
魏晶昱
机构
东北林业大学林学院
出处
《南京林业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期127-134,共8页
基金
国家重点研发计划(2017YFD0600902)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572018BA02)
文摘
【目的】研究基于面向对象方法的林分类型识别,解决森林资源监测的核心问题。【方法】以福建省将乐林场为研究样本,采用基于Quick Bird遥感影像的蓝、绿、红、近红外4个多光谱波段为面向对象分类的试验数据,借助e Cognition Developer 8.7(易康)软件,设置10种分割尺度(25~250,步长为25),应用带有线性核函数支持向量机分类器(support vector machine,SVM),分别对每种分割尺度下的3组特征(单独光谱、光谱+纹理、光谱+纹理+空间)进行面向对象林分类型分类。【结果】以尺度参数150对Quick Bird遥感影像进行分割质量最高(ED3Modified=0.37)。10种尺度上,在光谱特征中加入纹理特征能够明显提高分类精度,但引入空间特征分类精度几乎无变化。基于光谱+纹理特征在分割尺度150时获得了最高分类精度(总精度达到85%,Kappa系数为0. 86)。【结论】分割尺度对面向对象林分类型识别精度有着重要影响。在所有尺度(25~250)下,光谱、纹理特征分类精度均高于单独使用光谱特征分类总精度,空间特征在林分类型分类中并没有起到作用。匹配良好的分割和参考对象时能够得到更高精度的分类结果,同时,轻微的过度分割或分割不足不会明显影响分类结果。基于易康软件的面向对象方法对Quick Bird多波段遥感数据进行林分类型分类能够获得比较满意的结果。
关键词
林分类型识别
高空间分辨率
尺度分割
面向对象分类
支持向量机
福建将乐林场
Keywords
forest stand identification
high spatial resolution
scale segmentation
object-oriented classification
support vector muchine (SVM)
Jiangle Forest Farm,Fujian Province
分类号
S757 [农业科学—森林经理学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于易康软件的QuickBird遥感影像林分类型识别——以福建省将乐林场为例
毛学刚
姚瑶
陈树新
刘家倩
杜子涵
魏晶昱
《南京林业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
原文传递
已选择
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