检索结果-南通市图书馆

浙江林业科技 2018年第5期38卷 51-60页

作者：孟森葛宏立于晓辉 Mulunda Christian Ilunga 浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室浙江杭州311300

以2008年4月获取的浙江省杭州市临安区东部区域分辨率为0.5 m的worldview-1全色波段影像为数据源,在移动窗口基础上进行二维Fourier变换,构建纹理特征向量,采用不同的分类方法对森林进行分类,以寻找合适的移动窗口尺寸和分类方法。移动... 详细信息

以2008年4月获取的浙江省杭州市临安区东部区域分辨率为0.5 m的worldview-1全色波段影像为数据源,在移动窗口基础上进行二维Fourier变换,构建纹理特征向量,采用不同的分类方法对森林进行分类,以寻找合适的移动窗口尺寸和分类方法。移动窗口按奇数从3×3增大到43×43,共21个不同尺寸的正方形窗口,每个边长窗口产生的纹理特征均采用Fisher判别法、随机森林、支持向量机、夹角余弦和相关系数进行分类,统计分类精度。以森林分类精度为依据,5种分类方法对应的最佳窗口依次为41×41,41×41,23×23,39×39和39×39;在最佳窗口下,5种分类方法区分森林与非森林的精度均在95%以上,总分类精度大小顺序为:Fisher判别法>随机森林>支持向量机>相关系数>夹角余弦,其中Fisher判别法总精度为99.81%,Kappa系数为0.996 3。在提取森林的基础上,进一步对森林树种(组)进行分类,总精度大小顺序为:Fisher判别法>随机森林>支持向量机>相关系数>夹角余弦,其中Fisher判别法总精度为84.86%,Kappa系数为0.8149。研究结果表明,最佳窗口下Fisher判别法的分类性能优于其他4种分类方法。

关键词：移动窗口二维Fourier变换纹理特征 Fisher判别法 worldview-1高分辨率遥感影像

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