CAJ | 학술논문

以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886.采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径.
이남경시구적식피복개위연구대상,기우IKONOS요감영상,채용결책수분류산법,근거각충식피광보특정건립지식고,제출기우광보신식적식피분류방법,계이결합고분변솔영상특유적문리특정인진국부일치성지수대해방법진행개진,제출결합문리신식적고분변솔요감식피분류방법,분류총체정도종부이용광보신식적83.16%현저제고도91.89%,Kappa계수체도0.8886.채용Quickbird요감영상대해방법진행험증,분류총체정도위91.94%,Kappa계수위0.8783,표명해식피분류방법능유효지대식피진행분류여식별,정도교고,차대우불동수거원적식피분류구유일정적보괄성,위실현식피적자동화제취제공료이론의거화유효적방법도경.