融合多特征的村域无人机影像两阶段土地利用分类方法

• 作者: 王宏胜 李永树 张天棋 张雷 王建成 赵乐
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 村域尺度 土地利用 无人机影像 多特征 两阶段
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏|Fund Projects Column
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: P231
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2022.03.012

摘要

为提高村域尺度土地利用分类精度,本文基于高分辨率无人机影像,研究了融合多特征的两阶段分类方法.该方法首先利用基于平均J-M距离增量的"扩充特征子集法"获取最优纹理特征和可见光植被指数,并与原始影像融合;然后,根据地物的具体特征表现,基于规则结合最邻近法分两阶段进行提取.研究结果表明:1)纹理特征和可见光植被指数有助于提高影像分割质量,且基于平均J-M距离增量的"扩充特征子集法"选取的特征相较于同类其他特征更能体现地类间差异化程度;2)相较于全局最优分割尺度下的决策树、支持向量机及随机森林等分类,本文方法总体精度分别高出6.89％、2.66％、5.17％,Kappa系数分别高出11.86％、4.28％、9.04％,在村域土地利用分类方面表现出较强适用性.