基于eCognition的水体提取研究

• 作者: 刘晓恒 林荣清 王延正
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: eCognition 多尺度分割 水体提取 监督分类
• 年，卷（期）: 2020,（19）
• 所属期刊栏目: 理论探索
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2020.19.005

摘要

选取江苏省兴化市安丰镇为研究区域,以高分二号影像为基础数据源,利用eCognition软件中的多尺度分割法将影像进行分割,基于面向对象分类方法对研究区的水体进行提取,并将水体分为河流、池塘、沟渠三类,再与传统的监督分类方法进行对比.结果 表明,基于eCognition软件的面向对象分类方法提取水体可以根据其光谱差异、形状大小、上下文关系、空间信息进行细分,将水体分为河流、池塘、沟渠三类,其分类精度较高,总体精度为96.28％,比传统的监督分类方法精度提高了22.61％.