以地處河西走廊東端、石羊河下游的民勤縣湖區(qū)綠洲為例,以Landsat 8 OLI影像為數(shù)據(jù)源,從天然綠洲和人工綠洲的基本概念出發(fā),在影像數(shù)據(jù)預處理、多尺度分割的基礎上,綜合考慮光譜、紋理、形狀、上下文等信息,引入NDVI、最大化差異、緊致度、形狀指數(shù)和空間鄰接關系等多個特征,構建規(guī)則集進行天然綠洲和人工綠洲的區(qū)分,并將區(qū)分結(jié)果與基于最大似然法監(jiān)督分類的綠洲區(qū)分結(jié)果進行比較分析。結(jié)果表明:使用面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒▍^(qū)分天然綠洲和人工綠洲的總體精度達到了91.75%,Kappa系數(shù)為0.65;較之面向像元的最大似然法監(jiān)督分類結(jié)果,總體精度提高了10.40%,Kappa系數(shù)提高了0.13,其中人工綠洲條件Kappa系數(shù)提高了0.19,天然綠洲條件Kappa系數(shù)提高了0.30。面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒軌蛟谝欢ǔ潭壬峡朔䥺我还庾V特征分類方法的局限性,避免"異物同譜"和"同物異譜"現(xiàn)象帶來的混淆,提高天然綠洲和人工綠洲區(qū)分的精度。 

【文章來源】：遙感技術與應用. 2020,35(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 數(shù)據(jù)源
3 基于面向?qū)ο蠓诸惙ǖ木G洲區(qū)分方法
    3.1 總體思路
    3.2 樣本光譜可分性判斷
    3.3 相關性分析
    3.4 綠洲區(qū)分
        3.4.1 影像分割
        3.4.2 影像分類
4 區(qū)分結(jié)果與精度評價
5 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3201881