基于Landsat8的面向对象分类方法研究

• 作者: 吴雪楠 林丽姗 郑斓 黄莹泽
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: Landsat8 OLI 面向对象 eCognition 多尺度分割 规则模型
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 4-7,11
• 页数: 5页
• 字数: 6622字
• 语种: 中文

摘要

Landsat 8卫星的成功发射为Landsat计划重新注入新鲜血液，而要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法，本文将基于Landsat8 OLI进行面向对象分类法的研究。借助ENVI软件对Landsat8 OLI福州景遥感影像进行辐射定标、大气校正、几何精纠正、影像裁剪、影像融合等数据预处理，再通过eCognition软件采用面向对象的分类方法对已处理的影像进行多尺度分割、选取相应地物类型样本或者分类特征，构建知识库，执行分类，并根据目视解译对分类结果进行人工干预，进一步提高分类精度，从而对影像进行最终分类，并将分类结果与传统最大似然分类法进行比对。结果显示：面向对象的分类方法总体分类精度(89.00%)明显高于最大似然法分类法，这种方法可较大地提高新型传感器（Landsat8 OLI）遥感数据的自动识别精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑斓	福建师范大学地理科学学院	2	16	2.0	2.0
2	吴雪楠	福建师范大学地理科学学院	1	8	1.0	1.0
3	林丽姗	福建师范大学地理科学学院	1	8	1.0	1.0
4	黄莹泽	福建师范大学地理科学学院	1	8	1.0	1.0