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基于面向对象的QuickBird遥感影像林隙分割与分类
基于面向对象的QuickBird遥感影像林隙分割与分类
作者:
侯吉宇
刘家倩
杜子涵
毛学刚
陈树新
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
林隙
面向对象
高空间分辨率
QuickBird
支持向量机
eCognition
摘要:
传统的实地调查和人工解译方法已经不能满足区域尺度的林隙获取,高空间分辨率遥感影像的出现为区域尺度的林隙获取提供了可能.本研究采用QuickBird高空间分辨率光学遥感影像,结合面向对象分类技术对福建省三明市将乐县将乐国有林场进行林隙分割与分类.在面向对象分类过程中,采用10种尺度(10~100,步长为10)对QuickBird遥感影像进行分割,应用参考对象相交面积(RAor)和分割对象相交面积(RAos)进行分割结果评价.对每个尺度分割结果应用16个光谱特征,采用向量机分类器(SVM)进行林隙、非林隙和其他类型分类.结果表明:通过RAor和RAos等值法获得最优分割尺度参数为40.不同尺度参数之间的分类总精度最高相差22%.在最优尺度下,应用SVM分类器对林隙、非林隙和其他类型分类的总精度高达88%(Kappa=0.82).采用高空间分辨率遥感数据并结合面向对象的方法,可以代替传统的实地调查和人工解译对区域尺度的林隙进行识别分类.
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支持向量机
面向对象
高空间分辨率影像与SAR数据协同特征面向对象林分类型识别
面向对象
对象特征
SAR
QuickBird
支持向量机
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文献信息
篇名
基于面向对象的QuickBird遥感影像林隙分割与分类
来源期刊
应用生态学报
学科
关键词
林隙
面向对象
高空间分辨率
QuickBird
支持向量机
eCognition
年,卷(期)
2018,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
44-52
页数
9页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.13287/j.1001-9332.201801.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
毛学刚
东北林业大学林学院
36
391
12.0
19.0
2
杜子涵
东北林业大学林学院
3
12
1.0
3.0
3
刘家倩
东北林业大学林学院
3
12
1.0
3.0
4
陈树新
东北林业大学林学院
3
12
1.0
3.0
5
侯吉宇
东北林业大学林学院
4
26
3.0
4.0
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引证文献(7)
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引证文献(1)
二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
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面向对象
高空间分辨率
QuickBird
支持向量机
eCognition
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用生态学报
主办单位:
中国生态学学会
中国科学院沈阳应用生态研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9332
CN:
21-1253/Q
开本:
大16开
出版地:
辽宁省沈阳市文化路72号
邮发代号:
8-98
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
9946
总下载数(次)
16
总被引数(次)
343565
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