面向對象的土地覆蓋信息提取方法的研究——以HJ、TM影像為例.pdf

1、本課題將面向對象的分類軟件eCognition首次應用于江西省土地覆蓋信息的提取中，利用自定義函數作為特征空間來輔助土地覆蓋信息的提取，輸出的矢量分類結果更易于與ArcGIS的結合。在實驗區(qū)中(江西省新余市)進行Bayes(貝葉斯分類器)、KNN(最近鄰分類器)、SVM(支持向量機分類器)、DecisionTree(決策樹分類器)四種分類方法的對比，認為面向對象的SVM監(jiān)督分類方法更適用于江西省的面向對象土地覆蓋信息提取。
　　

2、 在對2010年土地覆蓋信息進行提取時，使用該年度春夏和秋冬期的至少兩景影像。將30m分辨率的DEM數據作為分類參考，得到準確度更高的地物邊界。在提取被云霧所覆蓋區(qū)域的土地覆蓋信息時，將云霧遮蓋區(qū)域單獨劃歸成一類對象，再利用其他景不含云的影像從云類型中細分出其他類別，以達到去“云”的目的。在區(qū)分濕地信息(湖泊、水庫/坑塘、河流等地類信息)時，將對象中此類信息先分為水庫/坑塘類型，通過在分類結果中合并這一類型，使連通的同類合并為一個大對象