基于多时相资源一号04星多光谱影像的土地利用分类--以海南西北部地区为例

• 作者: 汪彪 胡显伟
• 来源期刊: 南方农业学报
• 关键词: 土地利用 最大似然法 决策树分类 国产卫星 物候信息
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 农业信息技术?农业经济
• 页码范围: 1807-1813
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/jissn.2095-1191.2016.10.1807

摘要

【目的】基于3期2015年获取的资源一号04星（CBERS-04）多光谱遥感数据，探讨CBERS-04多光谱数据在热带地区土地利用分类中的应用潜力。【方法】结合光谱和物候信息，分别采用最大似然法和决策树分类方法对海南西北部地区土地利用现状进行分类研究。【结果】基于单景的最大似然法可获得相对理想的分类精度，总体分类精度为85.8%~88.8%，卡帕系数为0.80~0.84；同时使用3期影像作为输入，运用最大似然法和决策树分类方法，其分类精度均有明显提升，总体分类精度达91.61%~92.61%，卡帕系数为0.88~0.89，其中最大似然法略优于决策树分类算法。【结论】联合多期CBERS-04多光谱数据能够准确提取热带地区土地利用现状信息，具有广阔的应用前景。