基于高分辨率遥感影像的城市典型乔木树种分类研究

为探索高分辨率遥感影像对城市复杂环境优势乔木树种分类的有效性,采用面向对象分类方法,基于WorldView-2影像对首都师范大学及周边地区(CNU)、北京师范大学及周边地区(BNU)两个研究区进行优势乔木树种(泡桐、法国梧桐、杨树、国槐、银杏)分类。首先对WorldView-2影像进行分割,获得树冠区域及其49个属性特征,包括31个光谱属性和18个纹理属性;随后利用随机森林RF与支持向量机SVM两种分类算法对树冠区域进行分类。CNU研究区SVM与RF总体分类精度分别为86.5%、75.8%,Kappa系数为0.801、0.648;BNU研究区SVM与RF总体分类精度分别为66.9%、65.3%,Kappa系数为0.541、0.520。实验表明WorldView-2影像能有效实现城市非阴影区域优势乔木树种分类,但异质性较高、树种分布分散的区域分类精度低于异质性较小、树种分布密集的区域;WorldView-2影像的4个新增波段尤其是红边波段的派生属性在分类过程中所占权重值较高。

Urban Tree Species Classification with Machine Learning Classifier Using WorldView-2 Imagery