基于分层分级的遥感图像植被分类方法

来源期刊：中国矿业大学学报2016年第4期

论文作者：刘炜 王聪华 赵尔平 杨晓波

文章页码：828 - 835

关键词：植被分类;黄土高原梁峁沟壑区;椒盐效应;L-V特征空间;同质斑块;

摘    要：以陕西省榆阳区2014年和2002年8月份的OLI/ETM+图像作为基础数据源,比较分层分级方法与3种直接监督分类方法识别7种主要植被类型的精度.对去除非植被信息后的解译底图依次进行小波滤波、L-V特征空间分析,生成包含目标植被类型和与其光谱特征近似地物的一级图层;在一级图层上,依据地物间光谱特征和形态特征差异执行面向对象分割、支持向量机（SVM）监督分类、数学形态学开闭运算,生成只包含目标植被类型的二级图层;精度评价合格后从解译底图上去除该植被类型的覆盖区域;按上述方法依次处理灌溉耕地、旱耕地、有林地及果园、灌木林地、高盖度草地及低盖度草地5个专题图层,复合各专题图层的提取结果形成一期遥感分类图;与SVM,BP神经网络（BPANN）、最大似然法（MLC）监督分类结果比较分类精度.分层分级方法有效降低椒盐效应,减少混分漏判现象:使运行性陆地摄像仪（OLI）图像总体分类精度分别提高了6.85%,9.13%,18.21%,Kappa系数分别提高了8.03%,10.65%,21.27%;使ETM+图像总体分类精度分别提高了8.10%,10.43%,17.78%,Kappa系数分别提高了9.26%,12.01%,21.15%.