基于高分辨遥感数据的胡杨与柽柳树冠提取

• 作者: 丁程锋 周艳飞 张绘芳 李霞 杨帆
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 面向对象 支持向量机 纹理 树冠提取 QuickBird
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 数据与处理
• 页码范围: 510-517
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2015.3.0510

摘要

胡杨、柽柳是干旱荒漠区生境的指示种,其树冠提取是荒漠生境遥感定量监测的基础.以塔里木河下游胡杨、柽柳为研究对象,基于QuickBird数据,使用光谱单数据源SVM、光谱结合纹理SVM、面向对象分类和最大似然分类法提取树冠.结果表明:①光谱结合纹理SVM比光谱单源SVM分类精度高9.65％,冠幅估测精度高7.18％,表明高分辨影像上纹理是提高分类精度的重要因素;②面向对象分类法精度最高,分类总体精度86.47％,较光谱单源SVM提高15.67％,较光谱结合纹理SVM提高6.02％,较最大似然法提高22.58％,其冠幅估测精度达87.45％.它兼顾面向对象影像分割与支持向量机方法优点,有效利用分割对象光谱、纹理和空间等信息,较好地解决了其他方法“同物异谱、异物同谱”造成提取树冠破碎的问题,使树冠提取具有较好的稳定性和较高精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李霞	新疆农业大学草业与环境科学学院	89	1499	22.0	34.0
2	张绘芳		27	165	7.0	11.0
3	杨帆	新疆农业大学草业与环境科学学院	25	190	9.0	13.0
4	周艳飞	新疆农业大学草业与环境科学学院	5	73	5.0	5.0
5	丁程锋	新疆农业大学草业与环境科学学院	8	70	5.0	8.0