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多源数据的面向对象国际河流土地覆被分类研究
引用本文:孔博,邓伟,李爱农,杨勇.多源数据的面向对象国际河流土地覆被分类研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2015,40(7):943-949.
作者姓名:孔博  邓伟  李爱农  杨勇
作者单位:1中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,四川成都,610041
基金项目:中国科学院重点部署资助项目(KZZD EW 08 01);“一三五”方向性资助项目(sds 135 1205 03);中国科学院战略性先导科技专项(B类)资助项目(XDB03030507);国家自然科学基金资助项目(41301094);国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放研究基金资助项目(KLGSTT2014 06)
摘    要:作为横跨3个国家(尼泊尔、印度、中国)的国际跨界河流———柯西河流域,地形高差巨大,土地覆被结构组成复杂,进行土地覆被的自动分类研究具有典型意义。基于面向对象方法多源遥感数据、训练规则、丰富的细节信息为复杂土地覆被自动分类研究提供了可能。选择合适的影像分割特征和最优分割尺度,按照数据挖掘中的规则顺序逐步进行各个土地覆被的提取。总体精度说明分类结果与野外点相一致的概率能达到90.05%,说明国际跨界河流土地覆被分类方法是可行的,分类结果是准确、可信的。

关 键 词:面向对象分类    国际跨界河流    多源遥感数据    分割尺度
收稿时间:2013-05-02

Object-oriented Landcover Classification of Multi-source Remote Sensing Data in International Trans-boundary River
Institution:1InstituteofMountainHazardsandEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Chengdu610041,China
Abstract:Landcoverclassificationisnoteasyforitsinnercomplexityresultingfromhugeterrainele vationinKosiRiverasinternationaltrans boundaryriver,ithaspossibletoclassificationdifficultiesflowingthroughthreecountries.Theemergencyofmulti sourceremotesensingimagesandtrainingalgorithmmakeitpossibletoclassifythelandcoverforitsampledetailsbasedonobject orientedmethod.Thepaperisaboutlandcoverclassificationmethodselectingfeatureandoptimalscaleofseg mentation,theinnovationofthismethodliesinselectionofproperscaleparameterresultingfromproperimagedataandcertainclassificationorder.Thetotalaccuracyhashighly90.05%comparedwithobjectorientedclassificationresultandactualsamplingpoint,whichisafeasiblemethod,andtheclassificationresultsaremoreaccurate.
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