基于大比例尺航片的针叶树种分类

摘要：

为了提高航片上针叶树种的分类精度,以凉水国家级自然保护区1∶2000正射影像、DEM及同期森林资源二类调查的固定样地数据为基础,对正射影像进行监督分类,通过栅格矢量转换,提取针叶林专题图.在此基础上,分别用监督分类、专家分类和子像元分类的方法对针叶树种进行分类,并用固定样地数据分别对分类结果进行精度评价和对比分析.在整个分类过程中,用固定样地数据对分类训练区精度进行控制,以保证训练区的可靠性,降低主观因素引起的误差.结果表明:对于针叶林树种的分类,监督分类、专家分类和子像元分类的精度分别为82％、88％和91％.综上可得,子像元分类精度较监督分类和专家分类高,而且操作较专家分类简单,不需要其他先验知识的参与,尤其适用于对先验知识较少的原始针叶林树种进行分类.

关键词：子像元分类、专家分类、监督分类、混合像元、针叶树种

所属期刊栏目：39

分类号：S791.247;P237(森林树种)

资助基金：国家教育部本科生创新项目101022505

在线出版日期：2012-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：117-121