基于像元和对象分类的城区植被高分辨率遥感制图比较研究

作者：谭衢霖; STEVE Johansen

来源：应用基础与工程科学学报, 2011, (03): 441-448.

• 高分辨率影像
• 城区植被
• 分类
• 制图 High resolution imagery
• Urban vegetation
• Classification
• Mapping

本研究利用高空间分辨率遥感影像和LiDAR数据,参照美国USGS植被分类体系,在两种不同分类层次上,评价了基于像元和基于对象分类两种方法的城区植被覆盖专题制图效果.采用传统的基于像元监督最大似然分类时,在下层分类层次,分类总精度仅为70.5%,Kappa系数为63.5%.当在上层分类层次进行分类时,分类精度相对下层分类层次有明显提高,总精度达84%,Kappa系数为75.8%.而采用面向对象的分类方法时,在下层分类层次,分类总精度为86%,Kappa系数为82.3%.在上层分类层次,总精度达90.8%,Kappa系数为86.2%.研究结果表明,在城区两种不同植被分类层次,面向对象分类结果都取得了优于基于像元的分类结果.

• 单位
  西安大略大学