基于面向对象分类的芒果林遥感提取方法研究
2017-08-25分类号：S127;S667.7
【部门】中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室 中国科学院大学 海南省地球观测重点实验室
【摘要】中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了
【关键词】芒果林地 面向对象分类 植被覆盖度 数字高程模型 遥感提取
【基金】海南省自然科学基金项目(2016CXTD015);; 海南省应用技术研发与示范推广专项(ZDXM2015102);; 海南省重大科技计划项目(ZDKJ2016021-02)
【所属期刊栏目】资源科学
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