【摘 要】
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【目的】提出一种基于Relief F特征优选的面向对象分类方法,为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以SPOT5高分辨率遥感影像为数据源,以浙江省安吉县山川乡为研
【机 构】
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浙江农林大学环境与资源学院浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室
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【目的】提出一种基于Relief F特征优选的面向对象分类方法,为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以SPOT5高分辨率遥感影像为数据源,以浙江省安吉县山川乡为研究区,通过影像分割,选取8个地物类别的370个对象样本,并设置SPOT5影像每个波段的8个灰度共生矩阵纹理、每个波段及NDVI的平均值和标准差等42个对象特征。利用Relief F算法对设置的42个对象特征进行优选,采用面向对象的最近邻方法提取研究区毛竹林分布信息。为了比较基于最优特征的面向对象的分类结果,另采用CART决策树方法在相
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