面向对象的国产GF-1遥感影像水体信息提取研究

摘要：

鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-12m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP尺度分割工具选取特定地物的最优分割尺度,随后使用基于规则的面向对象方法实现了水体信息的精度提取,并与传统的分类方法提取结果进行比较.结果表明:面向对象的总体分类精度达到了94.01%,Kappa系数为0.86;最大似然分类精度为90.00%,Kappa系数为0.80;面向对象的分类方法对国产GF-1影像是可行的,可以避免"椒盐"现象和图斑破碎,且分类精度比传统的方法高,可为国产高分影像研究与应用提供科学参考.

关键词：GF-1、信息提取、多尺度分割、面向对象、eCongition

所属期刊栏目：47

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：教育部新世纪优秀人才支持计划项目NCET-12-1075;国防科技工业局高分辨率对地观测重大专项民用部分95-Y40B02-9001-13/15-03-01

在线出版日期：2016-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-28