【摘 要】
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针对东洞庭湖湿地植被的分布现状,为提高湿地植被信息提取的精度和效率,应用高分辨率的SPOT-5影像数据,在完成图像预处理的基础上,将NDVI应用到多尺度分割中,结合基于隶属度
【基金项目】
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林业科学技术推广项目([2012]16号);国家863计划课题(2009AA122003-L);国家重大专项(E0305/1112/02)
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针对东洞庭湖湿地植被的分布现状,为提高湿地植被信息提取的精度和效率,应用高分辨率的SPOT-5影像数据,在完成图像预处理的基础上,将NDVI应用到多尺度分割中,结合基于隶属度函数和阈值的面向对象的分类方法对东洞庭湖湿地植被信息进行提取;与此同时,以相同分类方法对未辅以NDVI分割的图像进行植被提取,并与最大似然监督分类法提取的结果进行对比。结果显示,辅以NDVI分割的面向对象信息提取的总分类精度达到了87.69%,Kappa系数达到0.86;未辅以NDVI的总分类精度为82.69%,Kappa系数为0.80;最大似然监督分类总分类精度71.92%,Kappa系数0.67;其总分类精度分别提高了5.00%、15.77%,Kappa系数分别提高了0.06、0.19。可见,该方法可以有效提高湿地植被的提取精度,为湿地植被资源进一步的监测和保护奠定了基础。
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