基于垂直带谱的太白山区山地植被遥感信息提取

论文摘要

遥感数据因其全覆盖的优势被广泛应用于山地植被信息的调查和研究。为了实现山区植被类型的高精度提取,本文以太白山区为实验区,结合山地植被的垂直地带性分布规律,利用太白山植被垂直带谱、高分辨率遥感影像(GF1/GF2/ZY3)和1:1万的数字表面模型(Digital Surface Model, DSM)数据,进行了多层次、多尺度的影像分割,构建了具有植被垂直带谱信息的地形约束因子,并据此进行样本选择和面向对象的分类,分类总精度达92.9%,kappa系数达到0.9160。该方法相比于未辅以垂直带谱信息的分类,总精度提高了10%。研究结果表明,分类过程中加入具有垂直带谱信息的地形约束因子,能显著地提高样本选择的效率和准确率,为后续的植被分类提供了精度的保证。通过人机交互的方式,将垂直带谱知识应用到分类中,可以有效地提高山地植被分类的精度。

论文目录

• 1 引言
• 2 研究区概况、数据源与研究方法
•   2.1 研究区概况
•   2.2 数据来源
•   2.3 研究方法
•     2.3.1 提取地形约束因子
•     2.3.2 面向对象的遥感分类
•     2.3.3 分类精度验证
• 3 结果及分析
•   3.1 分类结果
•   3.2 精度评价
• 4 结论与讨论
•   4.1 结论
•   4.2 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张俊瑶,姚永慧,索南东主,郜丽静,王晶,张兴航

关键词: 植被垂直带谱,面向对象,多层次分割,植被信息提取,地形约束因子,太白山区,山地植被

来源: 地球信息科学学报 2019年08期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,中国科学院大学,中国科学院空天信息研究院

基金: 国家自然科学基金项目(41871350),科技基础资源调查项目(2017FY100900)~~

分类号: P237

页码: 1284-1294

总页数: 11

文件大小: 1755K

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