基于GF-2遥感影像的机械性破损面提取方法

• 作者: 夏既胜 符钟壬 马梦莹
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 高分二号(GF-2) 机械性破损面 面向对象分类法 决策树
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 5347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.02.04

摘要

机械性破损面容易引发水土流失、次生地质灾害等生态环境问题,但目前还缺乏其基于遥感影像的有效提取方法.选择机械性破损面分布密集的云南省螳螂川流域为研究对象,基于高分二号(GF-2)遥感影像,探讨其基于纹理特征辅助的面向对象提取方法.根据7类地物特征建立地物分类规则,在最优尺度分割的基础上,基于光谱特征的决策树A和基于"光谱+纹理"特征的决策树B进行面向对象的分类.经过精度评价分析得出,相对于传统的监督分类法和仅基于光谱的面向对象分类法,基于"光谱+纹理"特征的决策树B分类方法使Kappa系数和总精度分别提高至0.82和86.25％,有效地提高了机械性破损面的提取精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏既胜	云南大学地球科学学院	34	327	10.0	17.0
2	马梦莹	云南大学地球科学学院	1	0	0.0	0.0
3	符钟壬	云南大学地球科学学院	1	0	0.0	0.0