【摘 要】
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采用2014年12月高分一号遥感影像作为基础数据源,以南流江流域的某小区域为研究区,采用面向对象的方法结合改进的SEaTH算法对光谱、形状和纹理特征进行筛选和分析,综合GPS野
【机 构】
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广西师范学院地理科学与规划学院,北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西壮族自治区气象减灾研究所,国家卫星气象中心遥感应用试验基地,广西林业勘测设计院
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采用2014年12月高分一号遥感影像作为基础数据源,以南流江流域的某小区域为研究区,采用面向对象的方法结合改进的SEaTH算法对光谱、形状和纹理特征进行筛选和分析,综合GPS野外采集数据,建立语义规则集提取桉树信息并对其分类结果进行精度验证和评价。该方法与基于像元的分类技术相比,面向对象的分类方法总体精度提高了3.29%,Kappa系数增加了0.04。该方法不仅提高了分类精度,还减轻了野外复杂的工作量,为有效地提取树种提供了借鉴。
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