基于QuickBird影像的退耕地林分类型识别方法研究

顾留碗; 王岽; 吴见; 王帅帅

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2015.03.037

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基于QuickBird影像的退耕地林分类型识别方法研究

试验研究

- 基于QuickBird影像的退耕地林分类型识别方法研究
- A Study on Identification Method of Stand Type in Farmland Returning to Woodland Based on QuickBird Image
- 水土保持通报 2015年35卷第3期页码：172-175
- 作者机构：
  
  1. 滁州学院地理信息与旅游学院,安徽,滁州,239000
  2. 安徽省地理信息集成应用协同创新中心,安徽,滁州,239000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  滁州学院优秀青年人才基金重点项目"平原河网区高保真数字高程模型研究"(2013RC009);滁州学院校级科研启动资助项目(2012qd18);安徽高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013B189)
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2015.03.037
  中图分类号：
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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顾留碗, 王岽, 吴见, 等. 基于QuickBird影像的退耕地林分类型识别方法研究[J]. 水土保持通报, 2015,35(3):172-175.

GU Liuwan, WANG Dong, WU Jian, et al. A Study on Identification Method of Stand Type in Farmland Returning to Woodland Based on QuickBird Image[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2015, 35(3): 172-175.
顾留碗, 王岽, 吴见, 等. 基于QuickBird影像的退耕地林分类型识别方法研究[J]. 水土保持通报, 2015,35(3):172-175. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2015.03.037.

GU Liuwan, WANG Dong, WU Jian, et al. A Study on Identification Method of Stand Type in Farmland Returning to Woodland Based on QuickBird Image[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2015, 35(3): 172-175. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2015.03.037.

摘要

[目的] 减少遥感数据的噪声影响

提高光谱信息的传统林分类识别方法的提取精度。[方法] 在MNF变换融合处理的基础上

采用一种基于光谱和空间信息相结合的分类方法

融入空间信息对研究区不同林分遥感信息进行提取。[结果] 该方法可以有效地抑制分类结果的"麻点"现象

对各类型林分信息的平均提取精度达83.6%

高于传统最大似然法11.6%。[结论] 融入空间信息的林分信息提取方法可以有效地改善分类效果

能够提高分类精度

在退耕地林分信息提取和变化监测等方面具有一定的实际意义。

Abstract

[Objective] To reduce the side effects of noises for remote sensing data and improve the accuracy of spatial information of traditional stand type classification. [Methods] Minimum noise fraction(MNF) was used to deal with the image. Then a kind of classification method with the combination of spatial and spectral information was applied to complete the stand type classification in study area based on remote sensing information. [Results] This identification method can effectively restrain the phenomenon of "hard spots". The average accuracy of all stand types information was 83.6% and 11.6% higher than the maximum likelihood method. [Conclusion] The stand type classification method of combining spatial information can effectively weaken the noises to a certain extent and improve classification accuracy. This method could provide references for other related researchs on remote sensing information extraction of stand types based on spatial information.

关键词

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