基于无人机多光谱影像的土地利用分类方法研究

• 作者: 孙玉琳 黄宇 李伟 张卓
• 来源期刊: 新疆农机化
• 学科: 农学
• 关键词: 土地利用分类 无人机影像 多光谱 分类精度 支持向量机
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 开发研究|Design and Reasearch
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: S25
• 语种: 中文
• DOI: 10.13620/j.cnki.issn1007-7782.2022.02.003

摘要

土地利用分类是城市建设规划、水体变化监测、森林树种识别的前提,是土地资源可持续利用的基础.本研究以安徽省广德市西庄村为研究对象,基于无人机多光谱成像技术,采用8种监督分类方法,分析研究区的土地利用状况.在相同的分类条件下,支持向量机分类精度最高,总体分类精度达到了98.91％,kappa系数为0.99;其次是随机森林与决策树分类法,总体分类精度达到了97％以上.波谱角、马氏距离法分类效果较低(90％),最小距离法分类精度最低,仅为78.74％,kappa系数为0.73.