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综合馆
基于WorldView-2影像的土地利用信息提取方法对比及评价
  • 摘要

    基于2011年WorldView-2高分辨率遥感影像, 采取面向对象的分类方法和四种传统的基于像元的分类方法分别提取平潭县海坛岛中北部研究样区土地利用信息, 并以目视解译结果图为参考, 得到每种分类方法的总体分类精度, 且从数量分歧和分配分歧两方面对土地利用信息提取结果进行整体评价和单类别评价, 结果表明: (1)不同分类方法平均总体分类精度为75.00%, 其中最高的是面向对象法, 总体精度为84.25%, 分类总体精度最低的为最大似然法, 仅为62.00%. (2)面向对象分类方法具有最低的数量分歧, 为4.25%, 其次依次为神经网络法<支持向量机法<马氏距离法<最大似然法. 在分配分歧方面, 支持向量机方法其值最低, 为5.75%, 其次依次为最大似然法<神经网络法<马氏距离法<面向对象法. (3)在单类别精度评价中, 耕地的精度对影像整体分类结果影响最为显著, 其数量分歧比例大小依次为最大似然法(28.75%)>马氏距离法(21.50%)>支持向量机法(14.75%)>神经网络法(11.00%)>面向对象法(3.00%), 分配分歧比例大小依次为面向对象法(10.50%)>神经网络法(5.00%)>支持向量机法(1.50%)>最大似然法(0.50%)>马氏距离法(0.00%).

  • 作者

    季建万  沙晋明  金彪  包忠聪  JI Jian-Wan  SHA Jin-Ming  JIN Biao  BAO Zhong-Cong 

  • 作者单位

    福建师范大学 地理科学学院,福州,350007/福建师范大学 地理科学学院, 福州 350007;福建师范大学 软件学院, 福州 350108/福建师范大学 地理科学学院, 福州 350007;福州市勘测院, 福州 350108

  • 刊期

    2018年3期 ISTIC

  • 关键词

    面向对象分类  像元分类  分配分歧  数量分歧  遥感  土地利用  object-based classification  pixel-based classification  allocation disagreement  quantity disagreement  remote sensing  land use 

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3.223.3.101