基于面向对象分类方法在SPOT影像中的地物信息提取

• 作者: 祖琪 莫源富 袁希平 袁磊
• 来源期刊: 中国岩溶
• 学科: 工学
• 关键词: eCognition 面向对象分类 类层次结构 分割 最大似然法分类
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 227-232
• 分类号: TP75
• 字数: 4106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4810.2011.02.017

摘要

利用基于面向对象分类方法的eCognition软件,以桂林寨底地区为研究区,对影像中各类地物设置不同的分割参数,即初始分割尺度为30,形状因子为0.1,光谱因子为0.9,紧凑度为0.7,光滑度为0.3,能够比较准确地分割出水体、植被、非植被3类地物.根据建立的类层次结构,继续对植被和非植被2个大类进行细分,结果表明当分别选定分割尺度为80和50时效果较理想.利用eCognition对完成分割的地类进行分类,并结合最后的手动修改,取得了较高的分类精度,即总的分类精度达到96.28%,Kappa系数为0.9523.与传统的分类方法进行对比,面向对象分类方法在高分辨率影像分类工作中具有较大的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁希平	昆明理工大学国土资源工程学院	88	563	10.0	21.0
2	莫源富	中国地质科学院岩溶地质研究所	12	330	8.0	12.0
3	袁磊	昆明理工大学国土资源工程学院	9	143	6.0	9.0
4	祖琪	昆明理工大学国土资源工程学院	1	29	1.0	1.0