面向对象分类方法在森林采伐遥感监测中的应用

编号 zgly0000718025

文献类型 期刊论文

文献题名 面向对象分类方法在森林采伐遥感监测中的应用

学科分类 220.5510;森林采运学

作者 石军南  李和顺  刘晓农  林辉 

作者单位 中南林业科技大学林业遥感信息工程中心  国家林业局中南调查规划设计院 

母体文献 中南林业科技大学学报: 自然科学版 

年卷期 2010,30(11)

页码 6-10

年份 2010 

分类号 S771.8 S752 

关键词 森林遥感  面向对象分类  图像分割  SPOT5  森林采伐 

文摘内容 利用多尺度分割技术和面向对象分类方法对SPOT5遥感数据进行土地的分类及森林采伐信息提取。在面向对象的图像分析中,采用图像分割——基于规则的分类——基于分类的分割的多尺度分割方法,在综合最优分割尺度下,用最邻近分类器对SPOT5影像进行分类;采用两期图像特征比较,提取森林采伐区信息,并结合二类调查成果和伐区设计资料,使用交互式补充判读和修正。结果显示: 研究区各地类的分类精度都在85%以上,对森林采伐图斑判读的加权综合正判率达到90.8%,其中皆伐图斑个数正判率92.8%,非皆伐图斑个数正判率83.3%。利用多期高分辨率遥感图像可以进行森林采伐监测,研究结果为提高森林采伐限额监测效率、采伐区识别准确度和面积估算精度提供了有效途径。