国家林业科技支撑计划项目(2008BAD-BOBO302)
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 相关作者：李小梅谭炳香李增元张秋良更多>>
- 相关机构：内蒙古农业大学中国林科院更多>>
- 发文基金：国家林业科技支撑计划项目国家林业公益性行业科研专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究被引量：4
- 2010年
- 高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79,其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据。
- 李小梅张秋良李增元谭炳香
- 关键词：面向对象影像分割最近邻法
