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结合高分辨率遥感影像多维特征的森林分类

白金婷  
【摘要】:高分辨率遥感影像具有丰富的纹理、形状等特征,可有效提升分类精度。但由于高分辨率影像普遍具有较少的光谱信息,所以会在一定程度上削弱其在森林分类中的优势。本文利用WorldView-2高分辨率影像具有八个光谱波段的优势,进行植被分类研究,旨在提高林区各树种的分类精度。选择福建省将乐国有林场为研究区,首先对WorldView-2影像进行多层次分割,根据目视判别分割效果及小班矢量图匹配效果并结合不同地物的实际特征,确定不同目标地物类别的最优分割尺度,构建地物信息提取的三个最优尺度层,分别提取道路类型;林地类型,建筑用地,裸地,池塘;河流。其次,分析各类地物对象的光谱特征、植被指数以及纹理特征曲线,提取基于数学形态学滤波的形状特征,选取类别间差异性较大的特征值建立特征空间与分类规则。并应用两时相影像建立多维特征,分析不同时相的各类地物特征值,利用不同季节的物候差异增强植被的特征差异性,以确定不同时相的可分性较强的特征值。然后,采用两时相与单时相面向对象的多层次分类、单时相面向对象的单一层次决策树分类与单时相基于像元的随机森林分类方法,实现地物尤其是各植被类型的较高精度分类。研究表明,针对林地类型应用纹理与多时相特征,针对建筑用地、道路及水体类型,应用基于形态学滤波的形状特征,并结合各类地物类型的光谱、植被指数特征,能够有效提升分类精度。两时相面向对象的多层次分类方法总体精度达到92.41%, Kappa系数为0.9141,满足森林制图等应用要求,分类效果优于其它三种结果。面向对象的多层次分类方法能够有效减少基于像元的分类结果中出现的“同物异谱”与“同谱异物”现象,减少错分与漏分几率,更加精确地反映各类地物的真实边界与轮廓信息,加强抗噪能力并避免“椒盐”现象。


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