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ISSN: 2333-9721
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面向对象的森林植被图像识别分类方法

DOI: 10.3724/SP.J.1047.2012.00514, PP. 514-522

Keywords: 最大似然法,面向对象分类,多尺度分割,eCognition

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Abstract:

森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。

 References

[1]  刘旭升,张晓丽. 基于BP神经网络的森林植被遥感分类研究[J].林业资源管理,2005,2(1):51-54.
[2]  袁金国. 森林植被遥感分类研究[J]. 河北师范大学学报(自然科学版),1999,23(2):274-277.
[3]  竞霞,王锦地,王纪华,等. 基于分区和多时相遥感数据的山区植被分类研究[J]. 遥感技术与应用,2008,23(4):394-398.
[4]  Wardlow B D, Egbert S L. Large-area crop mapping using time-series MODIS 250m NDVI data: An assessment for the U.S.Central Great Plains[J]. Remote Sensing of Environment,2008 (112):1096-1116.
[5]  Sulong I, Mohd-Lokman H, Mohd-Tannizi K, et al. Mangrove mapping using Landsat imagery and aerial photographs: Kemaman district, Terengganu, Malaysia[J]. Environment Development and Sustainability, 2002(4): 135-152.
[6]  陈旭,徐佐荣,余世孝.基于对象的QuickBird遥感图像多层次森林分类[J]. 遥感技术与应用,2009,24(1):22-27.
[7]  邓媛媛,巫兆聪,易俐娜,等. 面向对象的高分辨率影像农用地分类[J]. 国土资源遥感,2010,4(87):117-121.
[8]  乔程,骆剑承,吴泉源,等. 面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取[J]. 地理与地理信息科学,2008,24(5):36-39.
[9]  Baatz M,Schpe A. Object-oriented and multi-scale image analysis in semantic networks. In: Proc of the 2nd International Symposium on Operationalization of Remote Sensing, 1999,16-20.
[10]  林川,宫兆宁,赵文吉. 基于中分辨率TM数据的湿地水生植被提取[J]. 生态学报,2010,30(23):6460-6469.
[11]  韩闪闪,李海涛,顾海燕. 面向对象的土地利用变化检测方法研究[J]. 遥感应用,2009(3):23-29.
[12]  何宇华,史良树,张荣慧,等.中巴资源卫星数据(CBERS-02)在土地调查中的应用[J]. 中国土地科学,2007,21(2):51-57.
[13]  孙晓霞,张继贤,刘正军. 利用面向对象的分类方法从IKONOS全色影像中提取河流和道路[J].测绘科学,2006,31(1):62-64.
[14]  曹凯,江南,吕恒,等. 面向对象的SPOT5影像城区水体信息提取研究[J]. 国土资源遥感,2007,2(72):27-30.
[15]  李晓琴,孙丹峰,张凤荣. 北京山区植被覆被率遥感制图与景观格局分析——以门头沟区为例[J]. 国土资源遥感,2003(1):23-28.
[16]  Gao Y, Mas J F. A comparison of the performance of pixel-based and object-based classification over image with various spatial resolutions[J]. Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, 2008,2(1):27-35.
[17]  Yu Q, Gong P, Clinton N, Biging G, Kelly M, Schirokauer D. Object-based detailed vegetation classification with airborne high spatial resolution remote sensing imagery[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2006,72(7):799-811.
[18]  张峰,吴炳方,黄慧萍,等. 泰国水稻种植区耕地信息提取研究[J]. 自然资源学报,2003(6):766-772.
[19]  钱巧静,谢瑞,张磊,等. 面向对象的土地覆盖信息提取方法研究[J]. 遥感技术与应用,2005,20(3):338-342.
[20]  Franklin S E, Wilson B A. Spatial and spectral classification for remote-sensing imagery[J]. Computers and Geosciences, 1991(17): 1151-1172.
[21]  Haralick R M, Shapiro L G. Image segmentation techniques[J]. Computer, Vision, Graphics and Image Processing, 1985(29):100-132.
[22]  苏簪铀,邱炳文,陈崇成. 基于面向对象分类技术的景观信息提取研究[J]. 遥感应用,2009(2):42-46.
[23]  Benz U C, Peter H, Gregor W, et al. Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 2004 (58):239-258.
[24]  龚剑明,杨晓梅,张涛,等. 基于遥感多特征组合的冰川及其相关地表类型信息提取[J]. 地球信息科学学报,2009,11(6):765-771.
[25]  林先成,李永树. 面向对象的成都平原高分辨率遥感影像分类研究[J]. 西南交通大学学报,2010,45(3):366-372.
[26]  尹作霞,杜培军,陈云浩,等. 面向对象的高光谱影像目标识别方法[J]. 测绘科学,2009,34(2):130-132.
[27]  郭琳,裴志远,吴全,等. 面向对象的土地利用-植被遥感分类方法与流程应用[J]. 农业工程学报,2010,26(7):194-198.
[28]  李芳芳,贾永红. 一种基于TM影像的湿地信息提取方法及其变化监测[J]. 测绘科学,2008,33(2):147-149.
[29]  严恩萍,林辉,莫登奎,等. 基于ALOS数据的遥感植被分类研究[J]. 中南林业科技大学学报,2010,30(11):37-42.
[30]  陈志强,陈健飞. 基于NDBI指数法的城镇用地影像识别分析与制图[J]. 地球信息科学,2006,8(2):137-140.

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