基于 WorldView-2数据和支持向量机的红树林群落分类研究

• 作者: 刘凯 唐焕丽 宋莎 朱远辉 柳林 王树功
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 红树林群落 面向对象 支持向量机 多尺度分类
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 102-111
• 页数: 10页
• 分类号: TP79
• 字数: 6736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2015.04.020

摘要

利用遥感技术对红树林进行群落级识别在红树林的资源详查、利用和保护方面具有重要意义。基于WorldView-2卫星影像的光谱特征、植被指数及纹理特征信息，结合实地调查中红树林植物的生长区位信息，采用面向对象结合支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的方法对珠海淇澳岛红树林自然保护区大围湾片区的红树林植物进行群落分类，对比分析单一尺度和多尺度两种方式的分类效果。结果表明，尽管红树林群落之间光谱反射特征相似度较高，但拥有8个光谱波段的 WorldView-2数据在此分类中仍具有很好的应用潜力；多尺度分类结果总体精度达到84．2％（kappa 系数0．794），高于单一尺度分类结果的69．8％（Kappa 系数为0．616）。