面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例

• 作者: 张猛 曾永年 朱永森
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 MODIS 面向对象分类 Random tree 湿地 洞庭湖流域
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 479-492
• 页数: 14页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jrs.20176129

摘要

以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究.先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性.研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Karpa系数分别为78.84％和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和KapFa系数分别提高了5.79％和0.04.同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56％和6.21％,可有效提高大区域湿地信息提取的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾永年	中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心	87	1894	24.0	40.0
2	张猛	中南大学地球科学与信息物理学院	12	152	8.0	12.0
3	朱永森	中南大学地球科学与信息物理学院	2	39	2.0	2.0