基于纹理和地形辅助的山区土地利用信息提取研究

山区地物类型复杂多样,传统计算机分类难以有效克服"同物异谱"或"同谱异物"等现象,分类后"椒盐现象"严重。该文以川西南攀枝花市的部分山区为实验区,使用IKONOS高分辨率遥感影像,采用面向对象分类方法,在ERDAS9.2、ENVI4.8和eCognition8.0等软件平台支持下,以多尺度分割后的对象为单元,辅以纹理特征、形状因子、地形因子等特征参与分类过程,实现了对实验区土地利用信息的提取。研究表明,基于纹理和地形辅助的面向对象分类方法能对山区土地利用信息进行快速、准确地提取,并在分类精度和分类准确性方面均较传统监督分类方法有较大提升:分类总体精度达到90.57%,较传统监督分类提高17.75%;Kappa系数达到0.8892,较传统分类提高了0.1875;各类型土地的分类面积准确率都在90%以上,与实地调研地类面积更为接近。