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基于OIF和最优尺度分割的GF-2影像分类适用性研究
作者单位:;1.成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室;2.贵州工程应用技术学院贵州省教育厅生物资源开发与生态修复特色重点实验室
摘    要:高分二号作为国产高分辨率遥感的代表,其影像数据对提高地物信息提取的质量和精度的作用值得研究和探索。通过分析高分二号多光谱数据特点,利用OIF指数选取最佳波段组合,选用ESP最优尺度分析算法获得研究区最优分割尺度,最后在最佳波段组合和最优分割尺度的基础上提取典型地物,并对分类结果进行精度验证。研究发现,高分二号多光谱数据最佳波段组合为134;利用最佳波段组合和最优分割尺度提取地物信息的总体分类精度均大于85%,Kappa系数均大于0.8,分类结果精度较高;从总体来看,当选用最优分割尺度为82时,分类结果精度最高,其总体精度为93%,Kappa系数为0.910;其次是最优分割尺度为31,其总体精度为89%,Kappa系数为0.859;最优分割尺度为42的分类结果精度表现最差,其总体精度为85%,Kappa系数为0.808。

关 键 词:高分二号  OIF  多尺度分割  面向对象分类  KNN  遥感卫星  地物信息提取

Research on applicability of GF-2 images classification based on OIF and optimal scale segmentation
Abstract:
Keywords:
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