基于高分辨遥感数据的胡杨与柽柳树冠提取

被引：18

作者：

周艳飞 ^{[1
]}

张绘芳 ^{[2
]}

李霞 ^{[1
]}

杨帆 ^{[1
]}

丁程锋 ^{[1
]}

机构：

[1] 新疆农业大学草业与环境科学学院

[2] 新疆林业科学院

来源：

遥感技术与应用 | 2015年 / 30卷 / 03期

关键词：

面向对象; 支持向量机; 纹理; 树冠提取; QuickBird;

D O I：

暂无

中图分类号：

S758 [森林计测学（测树学）]; TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

090704 ; 081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ; 1404 ;

摘要：

胡杨、柽柳是干旱荒漠区生境的指示种,其树冠提取是荒漠生境遥感定量监测的基础。以塔里木河下游胡杨、柽柳为研究对象,基于QuickBird数据,使用光谱单数据源SVM、光谱结合纹理SVM、面向对象分类和最大似然分类法提取树冠。结果表明:1光谱结合纹理SVM比光谱单源SVM分类精度高9.65%,冠幅估测精度高7.18%,表明高分辨影像上纹理是提高分类精度的重要因素;2面向对象分类法精度最高,分类总体精度86.47%,较光谱单源SVM提高15.67%,较光谱结合纹理SVM提高6.02%,较最大似然法提高22.58%,其冠幅估测精度达87.45%。它兼顾面向对象影像分割与支持向量机方法优点,有效利用分割对象光谱、纹理和空间等信息,较好地解决了其他方法"同物异谱、异物同谱"造成提取树冠破碎的问题,使树冠提取具有较好的稳定性和较高精度。

引用

页码：510 / 517

页数：8

共 21 条

[1] 结合纹理特征的SVM样本分层土地覆盖分类 [J].