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期刊文章详细信息

高分辨率影像的植被分类方法对比研究  ( EI收录)  

Research and Contrast on Several Vegetation-Classification Methods of High-Resolution Satellite Image Data

  

文献类型:期刊文章

作  者:颜梅春[1]

机构地区:[1]河海大学水资源环境学院地理信息科学系,江苏南京210098

出  处:《遥感学报》

年  份:2007

卷  号:11

期  号:2

起止页码:235-240

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:高分辨率影像的纹理信息可解决用光谱分类面临的“同物异谱”和“同谱异物”问题,更精确地分辨地物的细微变化,但将纹理作为主要信息进行植被分类的研究较少。本文以南京市钟山景区为例,利用IKONOS影像数据的纹理信息进行植被分类,并将结果与用光谱信息、植被指数信息的分类结果比较。共使用了4个灰度共生矩阵纹理量:CON(对比)、COR(相关)、HOM(同质)和MCON(改进的对比)分析各类植被的纹理表征设阈值分割;用3个植被指数:NDVI(归一化指数)、MSAVI(改进的土壤调节指数)和SAVI(土壤调节指数)(L取0.5和5)选择发现SAVI5最能区分。对纹理和指数信息均设各类型的阈值进行分割提取;基于光谱信息分别用最小距离监督分类和ISODATA非监督分类。研究中先进行数据恢复,再分别用三种信息将试验区植被分为6类:草地、竹林、常绿针叶林、常绿阔叶林、混交林和园地,最后将三种方法4个结果进行比较。精度评价的结论是:纹理信息分类的精度最高,植被指数次之,光谱信息中的非监督分类最低,纹理反映地物光谱及差异信息,可作为最佳方法用于植被分类。

关 键 词:IKONOS影像 植被分类 南京市  

分 类 号:TP79]

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