【摘 要】
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分割算法的改进和特征空间的优化是采用面向对象技术提高退耕地树冠信息提取精度的关键,也是利用高分辨率影像提取树冠信息急需解决的问题。文章采用光谱阈值对QuickBird多光
【机 构】
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北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室
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分割算法的改进和特征空间的优化是采用面向对象技术提高退耕地树冠信息提取精度的关键,也是利用高分辨率影像提取树冠信息急需解决的问题。文章采用光谱阈值对QuickBird多光谱影像进行一级分割,获得了植被区域,并采用改进的基于边缘的算法对非线性滤波处理后的全色影像进行二级分割,选取光谱、形状和纹理特征组成的特征空间对退耕还林地树冠信息进行提取。结果表明,提取总体精度为84.67%,较传统方法提高17%,KAPPA系数为0.795 3,较传统方法提高0.168。该研究方法能实现较为精确的树冠信息提取,可为管理部
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