【目的】針對保護區(qū)監(jiān)測需求,充分發(fā)揮GF-1 WFV影像的寬幅特點和面向對象、機器學習算法在遙感影像分類中的優(yōu)勢,提高保護區(qū)植被類型遙感監(jiān)測的精度,為保護區(qū)管理決策提供依據。【方法】以甘肅省白水江國家級自然保護區(qū)為研究區(qū),主要數據源包括GF-1 WFV多光譜數據、Landsat-8 OLI遙感數據、DEM數據、野外調查數據等。首先,對GF-1WFV數據進行多尺度分割,將研究區(qū)劃分為諸多區(qū)域性的分割對象;然后,以分割對象為基本單元,研究光譜特征、幾何特征、紋理特征不同組合情況下,基于CART決策樹分類的結果;最后,利用訓練樣本建立基于TTA的精度檢驗,并基于混淆矩陣對分類結果進行分析�！窘Y果】在多尺度分割過程中,形狀因子、緊致度分別設置為0.2和0.5時地物邊界顯示較好;當形狀因子和緊致度固定時,研究區(qū)最佳分割尺度為40。精度檢驗結果表明,基于CART決策樹的保護區(qū)植被類型分類結果整體精度均在83%以上,Kappa系數在0.80以上,優(yōu)于最鄰近分類法和支持向量機分類算法,其中基于光譜特征、幾何特征、紋理特征的CART決策樹分類結果精度最高,總體精度為85.18%,Kappa系數為0.83... 

【文章來源】：北京林業(yè)大學學報. 2020,42(06)北大核心CSCD

【文章頁數】：10 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3425166