基于面向对象方法的天津市滨海新区湿地信息提取

基于天津市滨海新区2021年的Sentinel-2遥感影像数据，针对传统遥感影像湿地分类的不确定性问题，选择了面向对象分层分类的方法。采用面向对象多尺度分割算法，依据地物光谱异质性特征将遥感影像分割为光谱相似的对象，再结合不同地物的光谱指数、空间几何特征、纹理特征构建层次模型，分层提取湿地信息。分类效果同随机森林分类方法相比较，结果表明：利用面向对象的分层分类方法总体分类精度达到91.75%,Kappa系数为0.91,分类结果“斑驳现象”减少，湿地边界清晰完整。