面向对象的喀斯特地区土地利用遥感分类信息提取——以贵州毕节地区为例
李雪冬1
杨广斌1
李蔓2
范文娟2
陈涛2
1.贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550000;贵州山地资源与环境遥感重点实验室,贵州贵阳5500002.贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳,550000
摘要：传统的面向像元分类方法虽然对光谱差异较为明显的遥感影像信息提取具有较好的效果,但会不可避免地产生“椒盐现象”,同时对纹理和形状信息不能充分应用,造成了大量信息损失.为了提高喀斯特地区土地利用遥感信息提取的精度,本文采用面向对象的分类方法,对贵州省毕节地区开展了土地利用遥感信息自动提取研究.首先对该地区Landsat-5 TM影像进行多尺度分割,形成影像对象层,然后综合应用基于知识决策树分类和基于样本的最邻近分类等技术对喀斯特地区进行遥感解译.结果表明,面向对象分类技术能较好地对喀斯特地区土地利用信息进行提取,同时避免了“椒盐现象”的产生,经野外采集样点数据验证,一级类分类精度为91.7％,二级类分类精度为89.4％,表明该方法在贵州省毕节地区应用效果良好.
关键词：面向对象分类多尺度分割隶属度函数自动提取
分类号：TP75(遥感技术)
资助基金：贵州省教育厅自然科学研究项目(2012]6007;2007022)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 231-237 )
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