基于面向对象分类的芒果林遥感提取方法研究

• 作者: 任传帅 叶回春 崔贝 黄文江
• 来源期刊: 资源科学
• 关键词: 芒果林地 面向对象分类 植被覆盖度 数字高程模型 遥感提取
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 资源信息
• 页码范围: 1584-1591
• 页数: 8页
• 字数: 7804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.18402/resci.2017.08.14

摘要

中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势.国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少.本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81％,用户精度达97.19％.该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了19.28％和3.62％;用户精度分别提高了8.62％和3.86％.本研究可为果园用地的遥感识别与信息提取有效的方法借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄文江	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室	26	302	10.0	16.0
3	崔贝	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室	2	15	2.0	2.0
5	叶回春	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室	14	78	5.0	8.0
7	任传帅	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室	2	16	2.0	2.0