基于SPOT5影像针叶林信息提取——以攸县黄丰桥林场为例

作者：赵东方

来源：中南林业调查规划, 2013, (03): 36-40.

DOI：10.16166/j.cnki.cn43-1095.2013.03.005

• SPOT5影像
• 针叶林
• 信息
• 提取 SPOT5
• coniferous forest
• information
• extraction

为了探究基于SPOT5影像的针叶林信息提取的方法,提高森林资源调查效率,为森林资源的合理开发和科学规划提供依据,以湖南省攸县黄丰桥国有林场为研究对象,利用SPOT5遥感影像及外业调查数据为数据源,运用最大似然分类、神经网络分类法、马氏距离分类法3种分类法对针叶林信息进行提取,并对其精度进行评价。研究结果表明:总体精度最高的是最大似然分类法89.223 0%,其次是神经网络分类法86.068 2%,马氏距离分类法是79.737 5%;Kappa系数分别为0.865 3,0.825 5,0.746;最大似然法在保证针叶林分类精度时,其它类型森林分类精度也比较高,能达到较为理想的效果。