面向对象方法支持下的土地利用分类

• 作者: 郭鹏程 周志易
• 来源期刊: 北京测绘
• 关键词: Sentinel-2 多尺度分割 面向对象 土地利用分类
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 自然资源调查监测
• 页码范围: 616-621
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2021.05.010

摘要

面向对象的影像分析技术在高分辨率影像地物信息的提取中有着重要应用.利用Sentinel-2高分辨率多光谱影像数据,以合肥市包河区作为研究区域,应用多尺度分割技术将影像分割成对象,并对特征空间进行选择和优化,基于面向对象分类方法提取出研究区域最近邻的六种典型地物,分类结果与面向像元的最大似然分类、支持向量机、神经网络的结果进行比较.结果表明:利用面向对象方法进行土地利用分类的总体精度88.90％,Kappa系数为0.8579,优于三种传统的监督分类方法.证明了面向对象的影像分析技术在土地利用分类中的实用性.