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

编号 zgly0001656817

文献类型 期刊论文

文献题名 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

作者 毛学刚  姚瑶  陈树新  刘家倩  杜子涵  魏晶昱 

作者单位 东北林业大学林学院 

母体文献 南京林业大学学报(自然科学版 

年卷期 2019年01期

年份 2019 

分类号 S771.8 

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 

文摘内容 【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。