基于DOM及LiDAR的多尺度分割与面向对象林隙分类

摘要：

为研究分割尺度对航空正射影像(DOM)与LiDAR数据协同面向对象林隙分割与分类的影响,以东北典型的天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区,对DOM与LiDAR数据进行多尺度分割与面向对象林隙分类.分割过程中,采用基于DOM分割、基于LiDAR数据分割、DOM&LiDAR协同分割3种分割方案.每种分割方案采用10种尺度.在每种尺度应用两种数据提取的光谱和高度两种特征,采用支持向量机分类器(SVM)进行林隙分类.研究结果表明:3种分割与分类方案分类精度随尺度的增大整体呈现下降的趋势,与ED3 (Modified)趋势相反.基于LiDAR数据在尺度参数10获得了最优分割结果.在所有尺度上(10 ～ 100),基于LiDAR数据分割与分类精度高于其他两种数据源的分类精度,相比单独使用DOM优势更加明显.基于LiDAR数据分割与分类方案在尺度参数10时获得了最高分类精度(Kappa系数为80％).3种分割与分类方案最优尺度的分类精度显著高于其他尺度分类精度.分割尺度对面向对象林隙分类结果有重要影响.

关键词：林隙、影像分割、LiDAR、航空正射影像、CHM、支持向量机

所属期刊栏目：48

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：国家自然科学基金项目31300533;农业部农业水资源高效利用重点实验室开放课题项目2015001、2015003

在线出版日期：2017-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：152-159