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基于像元和对象分类的城区植被高分辨率遥感制图比较研究
引用本文:谭衢霖,STEVE Johansen.基于像元和对象分类的城区植被高分辨率遥感制图比较研究[J].应用基础与工程科学学报,2011,19(3):441-448.
作者姓名:谭衢霖  STEVE Johansen
作者单位:1. 北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044;西安大略大学地理系,加拿大安大略
2. 西安大略大学地理系,加拿大安大略
基金项目:国家自然科学基金项目(40801121;51078020);中央高校基本科研业务费专项项目
摘    要:本研究利用高空间分辨率遥感影像和LiDAR数据,参照美国USGS植被分类体系,在两种不同分类层次上,评价了基于像元和基于对象分类两种方法的城区植被覆盖专题制图效果.采用传统的基于像元监督最大似然分类时,在下层分类层次,分类总精度仅为70.5%,Kappa系数为63.5%.当在上层分类层次进行分类时,分类精度相对下层分类层次有明显提高,总精度达84%,Kappa系数为75.8%.而采用面向对象的分类方法时,在下层分类层次,分类总精度为86%,Kappa系数为82.3%.在上层分类层次,总精度达90.8%,Kappa系数为86.2%.研究结果表明,在城区两种不同植被分类层次,面向对象分类结果都取得了优于基于像元的分类结果.

关 键 词:高分辨率影像  城区植被  分类  制图

Spatial Resolution Image:Pixel Versus Object Classification Comparison
TAN Qulin,STEVE Johansen.Spatial Resolution Image:Pixel Versus Object Classification Comparison[J].Journal of Basic Science and Engineering,2011,19(3):441-448.
Authors:TAN Qulin  STEVE Johansen
Institution:TAN Qulin1,STEVE Johansen2(1.School of Civil Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China,2.Department of Geography,The University of Western Ontario,Canada)
Abstract:On two different scales of USGS classification system,the pixel and object based approaches to classification of urban vegetation covers were evaluated using high spatial resolution aerial orthoimagery and LiDAR data.Using conventional pixel-based supervised maximum likelihood classification,the overall accuracy(OA)is 70.5% and the Kappa coefficient is 63.5% for the low classification level.For the high classification level,the OA of 84% is achieved with a 75.8% Kappa.In comparison,an object-based classific...
Keywords:High resolution imagery  Urban vegetation  Classification  Mapping  
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