基于面向对象分类方法的Rapideye桉树提取

• 作者: 杨飞 王学成
• 来源期刊: 桉树科技
• 学科: 工学
• 关键词: 桉树 面向对象分类 Rapideye影像 肇庆市
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 10-16
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 4032字
• 语种: 中文

摘要

本研究利用面向对象分类方法和Rapideye高分辨率遥感影像对广东省肇庆市部分地区进行自动遥感分类进而提取桉树空间分布信息，并将提取结果与传统的监督分类方法(最小距离法)提取结果进行对比分析。本研究主要对桉树等5种林地类型以及草地、其它用地等共7种地物类型进行分类提取。通过对比面向对象方法和最小距离法分类结果，发现基于面向对象分类方法提取桉树林地结果较好，分类精度可达82.08%，Kappa系数可达0.74，分类效果显著优于传统的监督分类方法，面向对象方法比较适合于桉树信息的分类提取。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨飞	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	192	1578	22.0	30.0
2	王学成	山东理工大学建筑工程学院	2	11	2.0	2.0