基于粗糙集规则提取的面向对象树种分类方法

树种分类是林业资源监测中的核心问题,而面向对象的树种分类是目前研究的重点,在面向对象分类方法中,难点在于规则集的建立.本文针对面向对象树种分类问题,以福建将乐国有林场为研究区域,ALOS影像为遥感数据源,探讨面向对象分类规则集的建立并进行树种分类.首先,选择最优的分割尺度,并对影像进行多尺度分割;然后,基于粗糙集进行对象特征的属性约简,从对象的34个特征中约简出最能代表树种分类的13种参数,包括波段比值、亮度值、平均灰度值等;最后建立分类规则集.应用该规则集,对实验区影像进行分类,分类精度达80.4509％,效果较好.实验证明本文所提出的方法可高效地利用遥感图像的信息,提高分类精度,为林业资源调查和植被监测提供了有效的辅助手段.

Object-oriented Classification of Tree Species Based on Rule Extraction from Rough Set