基于国产GF-2遥感影像的大麻地块提取方法研究——以安徽省六安市苏埠镇为例

• 作者: 张飞飞 杨光 田亦陈
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高分二号 大麻 最优分割尺度 监督分类 面向对象分类
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 资源与环境
• 页码范围: 582-586
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.13610/j.cnki.1672-352x.20160712.023

摘要

针对传统的基于像元的分类方法提取大麻地块结果存在较为破碎、精度较低的问题,以国产“高分二号”(GF-2) 4m的多光谱遥感影像为数据源,在安徽省六安市苏埠镇选取了一个研究区,使用基于规则集的面向对象的方法实现了大麻地块的精确提取.首先,对研究区预处理过的GF-2遥感影像进行多尺度分割,在多尺度分割结果的基础上,确定提取大麻地块的最优分割尺度.其次,针对不同地物类型选取样本对象生成光谱曲线,分析大麻地块与其他地物类型的异同点,并基于光谱分析结果构建规则集最终实现大麻地块的提取.最后,将基于规则集的面向对象分类结果和基于像元分类(监督分类)的结果进行对比分析.结果表明,基于规则集的面向对象方法可以有效的提取出研究区内的大麻地块,精度可以达到91.09％,解决了传统基于像元分类方法提取大麻地块结果较为破碎的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田亦陈	中国科学院遥感与数字地球研究所	14	624	12.0	14.0
2	张飞飞	中国科学院遥感与数字地球研究所	29	513	12.0	22.0
3	杨光	中国科学院遥感与数字地球研究所	116	707	13.0	22.0