基于Fisher判别的层次分类法的森林遥感影像分类

编号 zgly0001556177

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Fisher判别的层次分类法的森林遥感影像分类

作者 杜靖媛  葛宏立  路伟  孟森 

作者单位 浙江农林大学信息工程学院  浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室 

母体文献 西南林业大学学报(自然科学 

年卷期 2017年04期

年份 2017 

分类号 S771.8 

关键词 Fisher判别法  层次分类法  影像分类  最大似然  支持向量机  随机森林 

文摘内容 通过Fisher判别法得到的混淆矩阵计算分类评价指标构建层次分类树模型,提出了一种基于Fisher判别的遥感影像森林地类层次分类法。利用杭州市部分地区的森林资源清查样地数据和Landsat8遥感影像数据进行试验,并与最大似然分类、支持向量机和随机森林分类的结果进行比较。结果表明:基于Fisher判别的层次分类法总分类精度为79.45%,比最大似然分类、支持向量机和随机森林分别高了12.33%、21.00%和10.50%,kappa系数为0.756 8,比最大似然法、支持向量机和随机森林分别高了0.145 5、0.256 4和0.126 4;基于Fisher判别分析方法的层次分类法模型中,层次分类树的节点依次是建设用地—水体—农地—竹林—阔叶林—针叶林—针阔混交林;基于Fisher判别的层次分类法中一个模型只能分出一个类别。