基于GF-2遥感影像的机械性破损面提取方法

编号 zgly0001710903

文献类型 期刊论文

文献题名 基于GF-2遥感影像的机械性破损面提取方法

作者 夏既胜  马梦莹  符钟壬 

作者单位 云南大学地球科学学院 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2020年02期

年份 2020 

分类号 TP751 

关键词 高分二号(GF-2)  机械性破损面  面向对象分类法  决策树 

文摘内容 机械性破损面容易引发水土流失、次生地质灾害等生态环境问题,但目前还缺乏其基于遥感影像的有效提取方法。选择机械性破损面分布密集的云南省螳螂川流域为研究对象,基于高分二号(GF-2)遥感影像,探讨其基于纹理特征辅助的面向对象提取方法。根据7类地物特征建立地物分类规则,在最优尺度分割的基础上,基于光谱特征的决策树A和基于光谱+纹理特征的决策树B进行面向对象的分类。经过精度评价分析得出,相对于传统的监督分类法和仅基于光谱的面向对象分类法,基于光谱+纹理特征的决策树B分类方法使Kappa系数和总精度分别提高至0. 82和86. 25%,有效地提高了机械性破损面的提取精度。