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基于面向对象分类的延庆区公益林变化检测
被引量：
1
1
作者
张沁雨
胡曼
彭道黎
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期32-38,共7页
以北京市延庆区2004年Spot-5影像和2015年GF-1影像数据为研究对象,应用面向对象分类变化检测算法,通过选择最优尺度和结合典型地物光谱特征、纹理特征建立规则集来对两期影像进行分类,然后提取十年间延庆区公益林的变化地块,最后进行精...
以北京市延庆区2004年Spot-5影像和2015年GF-1影像数据为研究对象,应用面向对象分类变化检测算法,通过选择最优尺度和结合典型地物光谱特征、纹理特征建立规则集来对两期影像进行分类,然后提取十年间延庆区公益林的变化地块,最后进行精度评价,旨在对延庆区公益林的变化及其驱动因素进行探索分析。结果表明:Spot-5影像的分类精度为87.1%,加入FC特征值规则的GF-1影像的分类精度为89.1%,高于未加入FC特征值规则的GF分类精度(84.8%),说明在规则集中加入FC特征值能提高森林分类精度;变化信息提取的结果总体精度为87.3%,漏判率、错判率都在20%以内,提取效果较佳;2004—2015年间,公益林面积呈上升趋势,且主要集中在有林地面积增加,农田、灌木地和其他土地面积减少,这与国家对林业及公益林日益增加的重视度、各项工程项目密不可分。
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关键词
公益林
影像数据
面向对象分类变化检测算法
北京市延庆区
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职称材料
题名
基于面向对象分类的延庆区公益林变化检测
被引量：
1
1
作者
张沁雨
胡曼
彭道黎
机构
北京林业大学林学院
University of Helsinki
出处
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期32-38,共7页
基金
国家林业局"948"项目(2015-4-32)
文摘
以北京市延庆区2004年Spot-5影像和2015年GF-1影像数据为研究对象,应用面向对象分类变化检测算法,通过选择最优尺度和结合典型地物光谱特征、纹理特征建立规则集来对两期影像进行分类,然后提取十年间延庆区公益林的变化地块,最后进行精度评价,旨在对延庆区公益林的变化及其驱动因素进行探索分析。结果表明:Spot-5影像的分类精度为87.1%,加入FC特征值规则的GF-1影像的分类精度为89.1%,高于未加入FC特征值规则的GF分类精度(84.8%),说明在规则集中加入FC特征值能提高森林分类精度;变化信息提取的结果总体精度为87.3%,漏判率、错判率都在20%以内,提取效果较佳;2004—2015年间,公益林面积呈上升趋势,且主要集中在有林地面积增加,农田、灌木地和其他土地面积减少,这与国家对林业及公益林日益增加的重视度、各项工程项目密不可分。
关键词
公益林
影像数据
面向对象分类变化检测算法
北京市延庆区
Keywords
non-commercial
forest
spot
-
5
and
gf
-1
image
data
object
oriented
classification
change
detection
algorithm
Yanqingdistrict
of
Beijing
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于面向对象分类的延庆区公益林变化检测
张沁雨
胡曼
彭道黎
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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