【摘 要】
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本文以浙江省中南部地区不同时相30m分辨率的2景TM影像为基本数据,采用面向对象的方法实现了研究区的土地覆被制图。首先,在eCognition软件中采用多尺度分割算法,以光谱信息
【机 构】
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南京大学国际地球系统科学研究所,江苏省地理信息技术重点实验室;
【基金项目】
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陆地生态系统固碳参量遥感监测及估算技术研究(XDA05050109);全球森林生物量和碳储量遥感估测关键技术(2012AA120906)
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本文以浙江省中南部地区不同时相30m分辨率的2景TM影像为基本数据,采用面向对象的方法实现了研究区的土地覆被制图。首先,在eCognition软件中采用多尺度分割算法,以光谱信息、纹理特征、几何特征等实现研究区的对象分割,使分割后的对象边界与实际地物边界尽量保持一致,通过建立多层次地物特征规则,进行最优分割尺度下的遥感多层次识别分类;然后,分析可用于分类的属性特征和形态特征,通过对这些特征的统计值对比分析,选取了对象的紧致度、长宽比、MNDWI、LBV等特征构建了决策树模型,实现了研究区1:25万的土地覆被分类;最后,采用目视解译和野外样本2种方式对分类结果进行精度验证,其中,目测随机样点评价得到的总体精度为87.66%,野外样本点评价得到的总体精度为83.38%。研究表明:面向对象的分类方法不仅具有较高的精度,而且图斑与实际地物边界能较好地吻合,很好地避免了混合像元误分的现象,同时能消除像元分类的"椒盐现象"。
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