基于Landsat OLI影像的盐城滨海湿地分类方法对比研究

采用何种方法对滨海湿地信息进行有效提取和分类是值得关注的问题。利用Landsat OLI影像数据,在ENVI 5.1软件平台上,采用监督分类、决策树分类和面向对象方法,对盐城滨海湿地进行了分类研究。研究结果表明,在分类精度和效果上,面向对象方法的分类结果最好,其它依次为决策树分类方法、监督分类方法的分类结果;3种方法对光滩和芦苇(Phragmites australias)滩涂信息的提取效果相对较好,对道路和碱蓬(Suaeda glauca)滩涂信息的提取效果相对较差;面向对象方法能够克服传统基于像元分类方法中的"椒盐效应"问题,并能取得较高的分类精度,该方法适用于利用中分辨率遥感影像的滨海湿地分类研究。