换一批基于多时相无人机遥感影像优化河口湿地景观分类
Optimization of estuary wetland landscape classification based on multi-temporal UAV images
摘要河口湿地具有丰富的生物多样性和高度异质化的景观格局.针对河口湿地景观的复杂性,采用传统的基于单幅遥感影像的分类方法并不能得到较好的分类结果.本研究采用多时相无人机遥感影像参与分类,以优化河口湿地景观自动分类结果.选择天目湖上游平桥河河口湿地为研究区,选取4个季节的无人机影像为基础数据源,采用面向对象与决策树相结合的分类方法,针对不同季节组合的影像进行分类.结果 表明:采用多时相无人机影像能显著提升分类效果,且参与分类的时相越多,效果越好;单季影像中,春季是最适合进行景观分类的季节,分类总体精度为62.7％,Kappa系数为0.59;当4个季节获取的影像同时参与分类时,分类总体精度为91.7％,Kappa系数为0.90;参与分类的时相光谱特征差异越大,分类效果提升越明显.本研究可为河口湿地景观分类提供技术支持,并提出了一种利用可见光无人机遥感影像进行湿地景观分类的新思路.
更多相关知识
- 浏览82
- 被引28
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
