基于影像融合和面向对象技术的植被信息提取研究

• 作者: 何磊 别强 赵传燕
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 图像融合 影像分割 面向对象
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 数据与图像处理
• 页码范围: 164-171
• 分类号: TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2014.1.0164

摘要

高分辨率影像具有丰富的光谱信息和空间信息.采用不同的图像融合技术融合GeoEye影像全色波段和多光谱波段,用建立的参考多边形和对应多边形残差法评价分割质量,以确定研究区各地物类型的最优分割参数组合,选择目标地物分类特征,建立分类规则,在此基础上实现研究区内不同地物类型的面向对象信息提取.结果表明:Gram-Schmidt (GS)融合法具有最优的融合效果,所选特征能够很好地实现目标地物信息提取,并且具有明确的地学意义,面向对象信息提取总体精度达到90.3％,Kappa系数为0.86,该研究为高精度植被信息的提取提供了有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵传燕	兰州大学草地农业系统国家重点实验室	101	1543	25.0	33.0
2	别强	兰州大学资源环境学院	15	193	8.0	13.0
3	何磊	兰州大学资源环境学院	13	212	8.0	13.0