面向对象的多尺度与多时相遥感影像自动分类方法
本文利用不同时相的SPOT-5卫星遥感影像,采用面向对象的决策树方法在不同尺度下对三峡库区进行土地利用分类。面向对象的多尺度分割兼顾了影像光谱特征以及几何特征的差异,能够更加准确的描述有待提取的影像信息。通过多时相的遥感数据,能够动态比较出土地利用的变化情况以及植被的物候特性,从而为分类提供可靠的依据。该决策树系统除了选取传统的波段灰度值、植被指数作为分类指标，结合了高程、坡度等数据源,另外,纹理、几何等特征也添加到决策分类系统中,根据研究区域地类的特点,利用二叉树的结构建立决策树分类系统。而决策树的建立、以及指标的选取大多需要经验知识的支持。根据地物特征的差异性,整个分类过程在三个分割尺度下进行。在大尺度上,把面积较大的水体从影像中提取出来，线状的道路和均一的林地在中尺度上表现出较好的分割结果，小尺度上的耕地、居民点等其他细碎的地物可以较好的识别出来。从分类结果可以看出,在自动分类系统中融入各种分类指标能够明显改善分类精度。
遥感测绘 卫星遥感 遥感影像 图像处理
张宁 吴炳方 周月敏 朱亮 袁超
中南大学,信息物理工程学院,湖南长沙,410083 中国科学院遥感应用研究所,北京,100101 中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
国内会议
桂林
中文
1-6
2008-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）