基于GF-1卫星数据的面向对象的民勤绿洲植被分类研究

• 作者: 吴睿 张华 张改改
• 来源期刊: 干旱区地理
• 学科: 工学
• 关键词: GF-1 民勤绿洲 面向对象 监督分类
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学
• 页码范围: 831-838
• 页数: 8页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文

摘要

以民勤绿洲为研究区,以GF-1遥感影像为数据源,采用面向对象的分类方法,结合分层技术,对影像逐级进行分类,以获取植被信息.根据归一化植被指数(NDVI)阈值区分植被与非植被,分割尺度为10;使用归一化水体指数(NDWI)阈值提取非植被中的水体,分割尺度为35;利用野外采样点获取的训练样本,将植被进一步分为耕地、林地和草地,分割尺度为25.总体分类精度达到83.02％,Kappa系数为0.745 1,比较基于象元的监督分类,其总体分类精度为69.37％,Kappa系数为0.497 0,表明面向对象的分类方法在干旱区绿洲植被信息的提取上较传统的基于象元的分类方法更有优势,分类精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张华	西北师范大学地理与环境科学学院	60	806	15.0	27.0
5	吴睿	西北师范大学地理与环境科学学院	2	22	2.0	2.0
6	张改改	西北师范大学地理与环境科学学院	3	19	2.0	3.0