基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究

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c a g s wa o e f t e i o tntc n e t f rmoe s n ig r s ac o o e t.We su id xr ci n h n e s n o h mp ra o tn s o e t e sn e e r h f r fr ss t de e ta t o
第 2 卷第 4 9 期
21 0 0年 1 1月
中 南 林 业 调 查 规 划
C ENTRAL S OUTH 0RES NVEN1 F TI DRY AND LANNI P NG
பைடு நூலகம்
Vo .9 No4 1 . 2 NO . 0 O V2 l
基于 面向对 象的高分辨率影像 的 森林植被变化信息提取研究
o f etvgttn cags i o a o ae n A O a y ui betoi t l s ctn f o s ee i hn e n r tn b sd o L S dt b s g ojc— r ne c si a o , r ao f m i a n e d a f i i
K y w rs L S dt;b c- oi t too g ;C gio ; t co ffr tvgt i hn e e od:A O a oj t r n d me dl ye ontn e r tn o oe ee t n c ags a e ee h o i xai s ao
邢 元 军 , 旦 增
(. 1 国家林业局中南林业调查规划设计院, 长沙 4 0 1 ; 西藏 自 10 4Z 治区林业调查规划研究院 , 萨 8 00 ) 拉 50 0
摘 要: 如何利用遥感技 术获取森林植被 变化信 息是遥感应 用的重要领域之 一。基于 A O L S高空 间分辨
率的遥 感影像数据 , 究利用面向对 象的分类方法, 研 对影像进 行 多尺度 分割 , 通过 隶属度 函数 , 提取 森林
I f r a i n Ba e n Hi h S a i l Re ou i n Re o e S n i g I g n o m t s d o g p ta s l t m t e sn ma e o o
X N u nu 。 A e g I G Y ajn, N Z n D
so e:U i betoi t e o o i d wt i a it pe tn fret c d fr tvgt i h w d s g ojc-r n d m t d cmb e i v ul n rrti x at oe ee t n n ee h n h s e ao o r e s ao
A src : Ho t s rmoe e s g e h o o y o b an c u ae no ma i o o e t e ea in bt t a w o u e e t s n i tc n g t o ti a c r t if r t n f f rs v g t t n l o o
mu t s ae s g nain a d l - c l e me t t n me e s i u c in, n ed ai ae h e ut o h n e i o mb rhp f n t o a d f l v l td t e r s l f c a g .Th e u t i d s e rs l s
(.et lSuh F rs Ivnoya dPann ntueo F C agh 10 4 C ia 2 o s net ao ,ln iga d 1 nr ot oet ne t n l ig Is tt fS A, hnsa 4 0 1 , hn ; . r t Ivsgt n Pa nn n C a r n i Fe r y i i R sac ntueo h ie uoo o sR #o ,aa 8 0 0 C ia eerh Is tt fteTbtA tnm u e n L s 5 00,hn ) i
植被 变化信 息, 并实地验证 变化 结果 。研 究表明 : 利用面向对 象的方法对 A O 遥 感影像进行 森林植被 LS
变化信 息的提 取 , 个数精度达到 8 . 08 5%, 面积精度达到 8. 4 0%。 9 此研 究为森林植被 变化信息的提取提
供 了又一有效的方法。
关键词 : L S数据 ; AO 面向对象方法;C g i n 森林植被 变化信息提取 e ont ; i o
i o ain f m n r t . o
中图分类号 : 9 ¥ 1 . 唧 ;7 8 4 5 文献标识码 : A 文章编号 :0 3 6 7 ( 00 0 — 0 4 0 10 — 0 5 2 1 )4 0 3 — 4
S u y o t a to c n q e o o e t Ve ea in Ch n e t d n Ex r c i n Te h i u s f r F r s g t to a g
c a g i o ma in,h nu e p e iin hn e n r t f o te mb r rcso wa 8 .5 ,h a e prcso wa 8 .0 % . T e td s 08 % te ra e iin s 49 h su y p o ie fe tv meh d t xr c o e tv g tto h n e no ain r vd d a e cie n to o e ta t fr s e eain c a g s if r to . m
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