基于GF-2影像对恰西国家森林公园的遥感分类

发布时间：2024-02-27 01:47

　　【目的】选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP尺度评价工具和目视解译相结合,筛选研究区各地物最优分割尺度,利用3种不同分类方法在此基础上进行遥感分类。【结果】研究区内的水体、道路、其他用地、林地和草地的最优分割尺度,分别为390、372、316、296、246;其次在各地物最优分割尺度下,比较最邻近分类、结合矢量数据分类和阈值分类3种方法,经过精度评估发现,3种分类方法的Kappa系数和总体精度值分别为0.760 7、0.782 0、0.840 6和0.814 8、0.830 5、0.876 5。【结论】阈值分类方法优于其他2种方法,选用更为优良的阈值分类方法引入解决该地区林地资源调查是可行的。

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【部分图文】：

图1矢量样本点选取

外业试验数据由2018年6月下旬～8月下旬调查的120个30m×30m的标准样地数据组成。每个样地的主要调查内容包括样地类型、海拔、坡度、坡向和郁闭度,高于1.3m的所有乔木树种的树高和胸径。矢量数据是在ArcGIS软件中将标定的矢量点所在的分割对象根据实地调查的类别赋予相....

图2ESP尺度分割评价

研究表明,最优尺度的范围在200～400,采用目视判别和实地调查相结合的方法,当尺度参数小于200时,各类地物对象过于破碎,且生成的分类对象与实体相似的程度较小;当尺度参数大于400时,生成的对象面积过大。采用ESP尺度评价工具首先将GF-2多光谱数据导入ESP算法中,....

图3最邻近分类效果

研究表明,在进行最邻近法分类时需要选择不同地物的样本对象,再利用一定算法进行分类。在最邻近分类中,由于其他用地和草地的光谱信息相似,易将两者混淆,导致大多数其他用地被分为草地;在结合矢量数据的方法中,由于林地中的阴影部分以及道路的光谱信息相近,使林地与道路的分类精度较低。图3,图....

图4结合矢量数据分类

图3最邻近分类效果研究表明,阈值分类是根据每种地物的特征因子设置不同的对象特征值,有效提高了分类精度。相较于最邻近分类和结合矢量数据分类结果显示,该方法结果精度较其更高,且分类效果更符合真实地物,有效避免了漏分错分的状况。表3,图5

本文编号：3912188