本文關(guān)鍵詞： 多時相影像 面向?qū)ο?最優(yōu)分割尺度 特征篩選 平原林地樹種分類　出處：《北京工業(yè)大學學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決傳統(tǒng)遙感分類方法區(qū)分平原人工造林地樹種難度較大的問題,利用4個不同時相的高空間分辨率衛(wèi)星影像,基于ESP計算方差變化率并結(jié)合目視解譯獲取影像的最佳分割尺度;通過相關(guān)系數(shù)法篩選構(gòu)建的特征,進行面向?qū)ο蟮亩鄷r相影像和單時相影像分類,并與基于像元分類方法進行對比分析.結(jié)果表明:基于多時相影像各類別分類精度為64%,高于單時相分類精度(51%);面向?qū)ο驥NN方法的分類精度優(yōu)于SVM和MLC分類方法,兩者精度分別為49%和43%.在樹種豐富且分布復雜的平原造林林地景觀中,利用多時相遙感數(shù)據(jù),采用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄓ糜跇浞N精細分類更具優(yōu)勢.
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult for the traditional remote sensing classification method to distinguish the tree species from the plain artificial woodland, four high spatial resolution satellite images with different phases are used. Based on ESP, the best segmentation scale of image is obtained by combining the variance change rate and visual interpretation, and the features constructed are screened by correlation coefficient method, and the object oriented multitemporal image and single phase image classification are carried out. The results show that the classification accuracy of each classification based on multitemporal image is 64, which is higher than that of single phase classification, and the accuracy of object oriented KNN is better than that of SVM and MLC. The precision of the two methods is 49% and 43 respectively. In the forestland landscape with abundant species and complicated distribution, it is more advantageous to use the multi-temporal remote sensing data and the object-oriented classification method in the fine classification of tree species.
【作者單位】： 北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心;四川理工學院四川省院士(專家)工作站;中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41571423) 中國科學院青年創(chuàng)新促進會資助項目
【分類號】：S771.8;TP751

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9 劉譯t，

本文編號：1519972