【目的】選用面向?qū)ο蟮谋O(jiān)督分類法,對研究區(qū)域的天山云杉林進行遙感分類,選取一種分類效果最佳的方法,為該區(qū)域的林地資源調(diào)查、動態(tài)監(jiān)測評價提供依據(jù)。【方法】基于高分二號(GF-2)遙感影像數(shù)據(jù),借助ESP尺度評價工具和目視解譯相結(jié)合,篩選研究區(qū)各地物最優(yōu)分割尺度,利用3種不同分類方法在此基礎(chǔ)上進行遙感分類。【結(jié)果】研究區(qū)內(nèi)的水體、道路、其他用地、林地和草地的最優(yōu)分割尺度,分別為390、372、316、296、246;其次在各地物最優(yōu)分割尺度下,比較最鄰近分類、結(jié)合矢量數(shù)據(jù)分類和閾值分類3種方法,經(jīng)過精度評估發(fā)現(xiàn),3種分類方法的Kappa系數(shù)和總體精度值分別為0.760 7、0.782 0、0.840 6和0.814 8、0.830 5、0.876 5�！窘Y(jié)論】閾值分類方法優(yōu)于其他2種方法,選用更為優(yōu)良的閾值分類方法引入解決該地區(qū)林地資源調(diào)查是可行的。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1矢量樣本點選取

外業(yè)試驗數(shù)據(jù)由2018年6月下旬～8月下旬調(diào)查的120個30m×30m的標(biāo)準(zhǔn)樣地數(shù)據(jù)組成。每個樣地的主要調(diào)查內(nèi)容包括樣地類型、海拔、坡度、坡向和郁閉度,高于1.3m的所有喬木樹種的樹高和胸徑。矢量數(shù)據(jù)是在ArcGIS軟件中將標(biāo)定的矢量點所在的分割對象根據(jù)實地調(diào)查的類別賦予相....

圖2ESP尺度分割評價

研究表明,最優(yōu)尺度的范圍在200～400,采用目視判別和實地調(diào)查相結(jié)合的方法,當(dāng)尺度參數(shù)小于200時,各類地物對象過于破碎,且生成的分類對象與實體相似的程度較小;當(dāng)尺度參數(shù)大于400時,生成的對象面積過大。采用ESP尺度評價工具首先將GF-2多光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入ESP算法中,....

圖3最鄰近分類效果

研究表明,在進行最鄰近法分類時需要選擇不同地物的樣本對象,再利用一定算法進行分類。在最鄰近分類中,由于其他用地和草地的光譜信息相似,易將兩者混淆,導(dǎo)致大多數(shù)其他用地被分為草地;在結(jié)合矢量數(shù)據(jù)的方法中,由于林地中的陰影部分以及道路的光譜信息相近,使林地與道路的分類精度較低。圖3,圖....

圖4結(jié)合矢量數(shù)據(jù)分類

圖3最鄰近分類效果研究表明,閾值分類是根據(jù)每種地物的特征因子設(shè)置不同的對象特征值,有效提高了分類精度。相較于最鄰近分類和結(jié)合矢量數(shù)據(jù)分類結(jié)果顯示,該方法結(jié)果精度較其更高,且分類效果更符合真實地物,有效避免了漏分錯分的狀況。表3,圖5

本文編號：3912188