遥感影像融合方法对GF-2影像土地利用分类的影响

摘要：

选择新郑城镇区域为研究区,以高分二号(GF-2)影像为数据源,首先分别利用HSV算法、Brovey算法、PCA算法及Gram-Schmidk(GS)算法进行影像融合;然后在eCognition软件平台上,基于面向对象多尺度分割技术,利用随机森林算法对影像进行土地利用分类,并对分类结果进行精度评价.试验结果表明:不同融合算法影像融合效果明显不同,其中,GS算法融合后的影像质量最好,且分类精度最高,PCA与HSV算法次之,Brovey算法融合影像在4 种融合算法中分类精度最低.

关键词：GF-2影像、影像融合、土地利用分类、面向对象、随机森林

所属期刊栏目：46

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;NSFC-山西煤基低碳联合基金重点支持项目;河南理工大学杰出青年基金;江苏省水利科技基金

在线出版日期：2023-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52