面向对象分类方法在森林采伐遥感监测中的应用

作     者：石军南 李和顺 刘晓农 林辉 SHI Jun-nan;LI He-shun;LIU Xiao-nong;LIN Hui

作者机构：中南林业科技大学林业遥感信息工程中心湖南长沙410004 国家林业局中南调查规划设计院湖南长沙410014 

基　　金：国家科技支撑计划项目(2006BAD23B0204) 国家科技支撑计划项目(2006BAC08B03) 湖南省自然科学基金(07JJ3060) 

出 版 物：《中南林业科技大学学报》 (Journal of Central South University of Forestry & Technology)

年 卷 期：2010年第30卷第11期

页      码：6-10页

摘      要：利用多尺度分割技术和面向对象分类方法对SPOT5遥感数据进行土地的分类及森林采伐信息提取。在面向对象的图像分析中,采用图像分割——基于规则的分类——基于分类的分割的多尺度分割方法,在综合最优分割尺度下,用最邻近分类器对SPOT5影像进行分类;采用两期图像特征比较,提取森林采伐区信息,并结合二类调查成果和伐区设计资料,使用交互式补充判读和修正。结果显示:研究区各地类的分类精度都在85%以上,对森林采伐图斑判读的加权综合正判率达到90.8%,其中皆伐图斑个数正判率92.8%,非皆伐图斑个数正判率83.3%。利用多期高分辨率遥感图像可以进行森林采伐监测,研究结果为提高森林采伐限额监测效率、采伐区识别准确度和面积估算精度提供了有效途径。

主 题 词：森林遥感 面向对象分类 图像分割 SPOT5 森林采伐 

学科分类：090704[090704] 0907[农学-草药学] 09[农学] 0903[农学-动物生产类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-923X.2010.11.002

馆 藏 号：203672421...