基于对象特征的山东省丘陵地区多时相遥感土地覆被自动分类

对于基于像元的土地覆被分类来说,植被的分类是难点。使用多时相面向对象分类方法可以较好的解决这个问题。以山东省烟台市丘陵地区为研究区,采用Landsat TM(Landsat Thematic Mapper remotely sensed imagery)、DEM(Digital Elevation Model)、坡度、坡位、坡向等多种数据,利用基于对象特征的多时相分类方法对研究区进行土地覆盖自动分类。首先对影像进行多尺度分割并检验分割结果选取合适的分割尺度,然后分析对象的光谱、纹理、形状特征。根据各类地物的光谱特征、地理相关性、形状、空间分布等特征,明确类别之间的差异。建立决策树使用隶属度函数进行模糊分类,借助支持向量机提高分类精度。研究结果表明,通过使用多时相影像采用面向对象分类方法,相对于传统的基于像素的分类可以明显提高分类精度,尤其是解决了乔灌草的区分问题。