基于多时相遥感影像的北京平原人工林树种分类-北京工业大学学报.pdfVIP

第43卷 第5期 北 京 工 业 大 学 学 报 Vol.43 No.5 2017年 5月 JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OFTECHNOLOGY May2017 基于多时相遥感影像的北京平原人工林树种分类 1,2 1 1 3 1 1 王二丽 ,李存军 ,周静平 ,彭代亮 ,胡海棠 ,董摇 熙 (1郾 北京农业信息技术研究中心,北京摇 100097;2郾 四川理工学院四川省院士(专家)工作站,四川 自贡摇 643000; 3郾 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室,北京摇 100094) 摘摇 要:为解决传统遥感分类方法区分平原人工造林地树种难度较大的问题,利用4 个不同时相的高空间分辨率 卫星影像,基于ESP计算方差变化率并结合目视解译获取影像的最佳分割尺度;通过相关系数法筛选构建的特征, 进行面向对象的多时相影像和单时相影像分类,并与基于像元分类方法进行对比分析. 结果表明:基于多时相影像 各类别分类精度为64%,高于单时相分类精度(51%);面向对象 KNN方法的分类精度优于SVM 和MLC分类方 法,两者精度分别为49%和43%. 在树种丰富且分布复杂的平原造林林地景观中,利用多时相遥感数据,采用面向 对象分类方法用于树种精细分类更具优势. 关键词:多时相影像;面向对象;最优分割尺度;特征筛选;平原林地树种分类 中图分类号:TP79 文献标志码:A 文章编号:0254-0037(2017)05-0710-09 doi:10.11936/ bjutxb2016100039 Classification of Beijing Afforestation Species Based on Multi鄄temporal Images 1,2 1, 1 3 1 1 WANG Erli ,LI Cunjun ,ZHOUJingping ,PENG Dailiang ,HU Haitang ,DONG Xi (1郾Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences,Beijing 100097,China; 2郾Provincial Academician (Expert) Workstation,Sichuan University of Science and Engineering,Zigong643000, Sichuan,China;3郾Key Laboratory of Digital Earth Science,Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China) Abstract:In orderto solvetheproblemthattraditionalremote sensing classificationmethodisdifficultto distinguish tree speciesof plainafforestation,high spatialimagesoffourdifferentperiodswereselectedto present the distribution of forest resource with explicit