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第31 卷 第3 期 桉树科技 Vol.3 1 No.3
2014 年9 月 EUCALYPT SCIENCE TECHNOLOGY Sep.2014
基于面向对象分类方法的Rapideye 桉树提取
1 2 ＊
王学成 ，杨 飞
(1. 山东理工大学建筑工程学院，山东 淄博 255000 ；
2. 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，北京 100101)
摘要：本研究利用面向对象分类方法和Rapideye 高分辨率遥感影像对广东省肇庆市部分地区进行自动遥感分类进
而提取桉树空间分布信息，并将提取结果与传统的监督分类方法(最小距离法)提取结果进行对比分析。本研究主
要对桉树等5 种林地类型以及草地、其它用地等共7 种地物类型进行分类提取。通过对比面向对象方法和最小距
离法分类结果，发现基于面向对象分类方法提取桉树林地结果较好，分类精度可达82.08%，Kappa 系数可达0.74，
分类效果显著优于传统的监督分类方法，面向对象方法比较适合于桉树信息的分类提取。
关键词：桉树；面向对象分类；Rapideye 影像；肇庆市
中图分类号：TP79 文献标识码：A
Extraction of Eucalyptus Plantations Metrics Using Rapideye Imagery
with Object-oriented Classification Method
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WANG Xue-cheng , YANG Fei
(1. School of Architectural Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255000, Shangdong,
China; 2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, State Key Laboratory of
Resources and Environmental Information System, Beijing 100101, China)
Abstract : In this study, the object-oriented classification method and Rapideye high resolution remote
sensing images were used to examine the spatial distribution of Eucalyptus and compare to the traditional
supervised classification method (minimum distance). This study involved classification of 7 land cover types,
which included 5 classes of forest (including Eucalyptus plantations), grass and other land uses. By
comparing the results of objected-oriented method w
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