【摘 要】
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林地类型识别是卫星遥感监测中的关键问题,由于低分辨率遥感影像无法达到树种精确识别的要求,高分辨率遥感影像包含丰富的光谱信息、空间几何信息和纹理特征信息。因此,近几年来,高分辨率遥感影像是树种识别领域研究的重点。传统的基于像元的分类方法无法有效利用影像中丰富的空间和纹理特征信息,同时也存在着“分类噪声”的问题,不能准确提取林地类型信息。而面向对象的分类方法是基于影像分割对象特征的提取方法,并且可以有
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林地类型识别是卫星遥感监测中的关键问题,由于低分辨率遥感影像无法达到树种精确识别的要求,高分辨率遥感影像包含丰富的光谱信息、空间几何信息和纹理特征信息。因此,近几年来,高分辨率遥感影像是树种识别领域研究的重点。传统的基于像元的分类方法无法有效利用影像中丰富的空间和纹理特征信息,同时也存在着“分类噪声”的问题,不能准确提取林地类型信息。而面向对象的分类方法是基于影像分割对象特征的提取方法,并且可以有效利用高分辨率遥感影像的光谱、纹理和空间几何信息。本文利用GF-1遥感影像,对恩格贝生态示范区地物进行面向对象的多层次信息获取,并着重探讨了影像多层次分割中尺度参数的获取、多层次地物分类以及遥感影像的变化情况,研究结果如下:（1）采用多尺度分割算法,根据不同地物对象的特征建立不同的分割尺度。通过对分割尺度、形状因子、光谱因子、平滑度和紧致度的对比分析,利用ESP尺度评估参数工具,并根据最优分割尺度原理和目视解译方法,选择出适合不同地物特征的分割参数,为进一步分类奠定基础。结果表明三个层次的最优分割尺度、形状因子和紧致度因子分别222/0.5/0.5,167/0.5/0.6,81/0.4/0.6。（2）基于面向对象的分类方法,排除了非植被和耕地对林地的影响,更好的对林地进行详细分类,避免了因地物对象不同造成的混分现象。通过训练样本,在分类时筛选出最优特征,分别进行最邻近分类和随机森林分类,并利用系统抽样方法在研究区生成随机样点,根据实际类别和分类结果构建混淆矩阵,对分类结果进行精度评价。结果表明:2020年和2021年两期遥感影像的最邻近分类的总体分类精度分别为88.58%和87.26%,随机森林分类的总体分类精度分别为92.95%和92.02%。最邻近分类的Kappa系数分别为0.86、0.85,随机森林分类的Kappa系数分别为0.92、0.90。在本文研究中应用面向对象的分类方法可以解决传统分类方法中的混淆问题,从而为高分辨率影像的分类提供更好的方向。（3）采用分类后比较法检测研究区域变化,并提取变化信息,得到土地利用面积转移,并通过混淆矩阵的方法对变化检测结果进行精度评估。结果表明,研究区的土地类型在两期遥感影像中变化不大。主要体现在耕地减少0.52%、沙地减少1.72%,草地增加1.92%。在整个示范区内,沙地和草地面积占比较大,达到68.57%,林地面积共占比12.90%。
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